Impacto da Resolução na Detecção de Retinopatia Diabética com uso de Deep Learning - Moreira, Francis; Schaan, Beatriz; Schneiders, Josiane; Reis, Mateus; Serpa, Matheus; Navaux, Philippe (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2020)
No contexto dos sistemas de saúde, a prevenção é uma das maneiras mais eficazes evitar a progressão de doenças. Muitas delas podem ser tratadas quando diagnosticadas em estágio inicial. A demanda por exames preventivos está aumentando e não consegue-se atender essa demanda com eficiência pelos médicos sobrecarregados. Portanto, existe a necessidade de uma metodologia para automatizar e aumentar a eficiência de exames de triagem. Neste artigo, discutimos o desenvolvimento de redes neurais convolucionais profundas para detectar retinopatia diabética, e o impacto da resolução de imagem e da rede na precisão de predição. Atingimos 0,93 de área sob a curva de característica operacional do receptor ao aumentar a resolução da arquitetura inception v3.