Meta Aprendizagem de Extração de Caracterı́sticas Aplicada ao Diagnóstico de Glaucoma
Resumo
O glaucoma é uma doença silenciosa que pode levar a cegueira caso diagnosticado tardiamente. Métodos de inteligência computacional tem sido propostos com a finalidade de disponibilizar um diagnóstico computadorizado que possa guiar o paciente para o tratamento apropriado. Todavia, essas técnicas esbarram no problema de otimização de metodologia, que depende da escolha de diversos algoritmos de diferentes áreas de conhecimento. Este trabalho propõe uma solução através da meta aprendizagem de métodos de pré processamento, decomposição e extração de caracterı́sticas que devem ser usa- dos de maneira eficiente para solucionar o problema. Os resultados obtidos são promissores, atingindo 91,24% de acurácia após 50 testes e supostamente deve melhorar proporcionalmente à quantidade de testes executados.
Referências
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Publicado
11/06/2019
Como Citar
FERNANDES, Arthur Guilherme Santos; MARTINS, Caio Manfredini da Silva; LIMA, Alan Carlos de Moura; JUNIOR, Geraldo Braz; DE ALMEIDA, João Dallyson Sousa; DE PAIVA, Anselmo Cardoso.
Meta Aprendizagem de Extração de Caracterı́sticas Aplicada ao Diagnóstico de Glaucoma. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 19. , 2019, Niterói.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2019
.
p. 342-347.
ISSN 2763-8952.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2019.6273.
