Método Automático para Classificação do Glaucoma Usando Análise de Textura, Xgboost e Grid search - Carvalho, Nonato R. de S.; de C. Filho, Antônio O.; C. Júnior, Francisco das C. dos A.; de Sousa, Deusimar D.; Araújo, Rafael L.; Rodrigues, Maria da C. L. C.; Lima, Thiago J. B.; Vieira, Pablo de A. (Anais da Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde (ERCAS), 2019)
Glaucoma é uma patologia irreversı́vel, gerada pelo aumento da pressao intra-ocular. A detecção precoce é fundamental e pode evitar a perda total da visão. Exames clı́nicos são comumente utilizados na detecção da doença. Ainda assim, o tempo e o custo gasto na identificação são bastante elevados. Este trabalho apresenta uma metodologia computacional que visa auxiliar especialistas na descoberta do glaucoma por meio de técnicas de Visão Computacional. A metodologia proposta consiste na aplicação de vários descritores de textura combinados com uma otimização de parâmetros feita através do Grid search com o classificador XGBoost. Obeteve-se um resultado com Acurácia de 82,37% e ROC de 82,08%.