Classificação de Estágios de Glaucoma Utilizando Volumes OCT e CNN3D

  • Matheus Levy UFMA
  • Marcos Melo Ferreira UFMA
  • Geraldo Braz Júnior UFMA
  • Marcus Vinicius Silva Lima de Oliveira UFMA
  • Gabriel Costa UFMA
  • Mario Freitas UFMA
  • Luis Rivero UFMA

Resumo


Glaucoma é uma das doenças responsáveis pela cegueira. A detecção desta doença em estágios iniciais pode ajudar os pacientes em um tratamento para melhorar a qualidade de vida. Este estudo propõem a utilização de um método baseado em Deep Learning para fazer a classificação dos estágios do glaucoma em inicial, moderado/avançado e sem glaucoma. Para isso, utilizamos a base GAMMA, composta por 100 pares de imagens, fundos de olho e volumes OCT. Para fazer a classificação deste tipo de dado tridimensional propomos a utilização de uma CNN 3D baseada nos princípios da DenseNet e usamos Transfer Learning. O melhor resultado alcançado foi 84% de ACC com 2 Classes e 67% com 3 Classes. Mesmo com resultados limitados a técnica se mostra como uma boa base para trabalhos futuros de melhorias.

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Publicado
07/06/2022
LEVY, Matheus; FERREIRA, Marcos Melo; BRAZ JÚNIOR, Geraldo; OLIVEIRA, Marcus Vinicius Silva Lima de; COSTA, Gabriel; FREITAS, Mario; RIVERO, Luis. Classificação de Estágios de Glaucoma Utilizando Volumes OCT e CNN3D. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 22. , 2022, Teresina. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 277-288. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222659.

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