Detecção Automática do Glaucoma em Imagens Retinianas Utilizando Redes Neurais Convolucionais - Gomes, Jeanderson de Sousa; Brito, Luis Eduardo Silva; Dalília, Alcilene; Veloso, Romuere Rodrigues; Carvalho, Antônio Oseas de; Araujo, Flavio H. D. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2025.7694, 2025)
O glaucoma é uma das principais causas de cegueira no mundo, afetando o nervo óptico e causando danos progressivos. A detecção precoce é essencial para evitar a perda da visão, mas o diagnóstico manual baseado em imagens retinianas pode ser subjetivo e propenso a erros. Propõe-se o uso de deep learning com o modelo YOLOv8n para detectar o disco óptico, seguido da classificação com uma ResNet-50 refinada. O método obteve 91,7% de precisão, 91,1% de recall, 91,5% de acurácia e 82,7% no coeficiente kappa. Conclui-se que o uso da imagem completa da retina teve melhor desempenho do que o uso exclusivo da região do disco óptico, conforme confirmado pela análise de ativação do Grad-CAM.