Meta Aprendizagem Aplicada ao Diagnóstico de Glaucoma - Fernandes, Arthur Guilherme Santos; Martins, Caio Manfredini da Silva; Braz Junior, Geraldo; Boaro, José Mateus Carvalho; de Paiva, Lisle Faray (Anais da Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI), 2019)
O glaucoma é uma doença silenciosa que pode levar a cegueira caso não seja tratada com urgência. Métodos de diagnóstico que utilizam inteligência computacional têm sido propostos com a finalidade de aumentar a taxa de detecções da doença ainda na sua fase inicial, e proporcionar melhor qualidade de vida aos pacientes. Porém, a descoberta de melhores técnicas e métodos de diagnóstico automatizado, é necessária grande quantidade de testes de diferentes metodologias e abordagens sobre o problema, tornando o processo lento e sujeito a erros. Este trabalho propõe uma solução através da meta aprendizagem de métodos de pré processamento, decomposição, extração de características que devem ser usados de maneira eficiente para solucionar o problema. Os resultados obtidos são promissores, atingindo 93,40% de acurácia após 144 execuções e deve melhorar proporcionalmente à quantidade de testes realizados.