Detecção automática de doenças da visão em imagens de reflexo vermelho utilizando Deep Features e Ensemble - Nunes, Matheus Henrique A.; Almeida, João Dallyson S.; Silva, Italo Francyles S. da; Braz Júnior, Geraldo (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2023: Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2023)
O Teste de Brückner, popularmente conhecido como o exame do reflexo vermelho, é um método simples e indolor de diagnóstico cujo objetivo é detectar patologias oculares. Observando o reflexo retiniano vermelho, com o auxílio de um equipamento chamado oftalmoscópio direto, é possível identificar características das estruturas internas do olho que podem indicar possíveis problemas de saúde ocular. Para identificar a presença de patologias em imagens de reflexo vermelho, essa metodologia utiliza descritores de características baseados em aprendizado profundo e classificadores. Os experimentos realizados utilizando a rede neural convolucional DeepLoc em conjunto com um ensemble dos classificadores Regressão Logística, Random Forest e SVM alcançaram uma acurácia de 93,20%, sensibilidade de 84,50% e especificidade de 93,20%.