Detecção automática de doenças da visão em imagens de reflexo vermelho utilizando Deep Features e Ensemble

  • Matheus Henrique A. Nunes UFMA
  • João Dallyson S. Almeida UFMA
  • Italo Francyles S. da Silva UFMA
  • Geraldo Braz Júnior UFMA

Resumo


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%.

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Publicado
27/06/2023
NUNES, Matheus Henrique A.; ALMEIDA, João Dallyson S.; SILVA, Italo Francyles S. da; BRAZ JÚNIOR, Geraldo. Detecção automática de doenças da visão em imagens de reflexo vermelho utilizando Deep Features e Ensemble. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 23. , 2023, São Paulo/SP. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 222-233. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2023.229638.

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