Avaliação de Classificadores como Método de Segmentação de Lesões na Córnea - Lima, Pablo; Veras, Rodrigo; Leite, Daniel; Tales, Walace; Mendes, Francisco (Anais da Escola Regional de Informática do Piauí (ERI-PI); 2018: Anais da IV Escola Regional de Informática do Piauí, 2018)
Bem como outras áreas do corpo, o olho é alvo de diversos tipos de enfermidades que afetam diretamente a visão, algo essencial à condição humana. Esse trabalho propõe um método de aplicação para um sistema de Diagnóstico Auxiliado por Computador que, por meio de imagens de córnea marcadas por profissionais oftalmologistas, busca segmentar as áreas lesionadas utilizando algoritmos de Aprendizado de Máquina Supervisionados, avaliando o desempenho de três classificadores distindos: Multi-Layer Perceptron, Random Forest e Support Vector Machine. Dentre os resultados obtidos, o algoritmo Random Forest se saiu melhor com taxas de Acurácia, Sensibilidade e Especificidade em 93,47%, 94,41% e 93,61%, respectivamente.