Uso de técnicas de inteligência artificial para análise de retinografias e reconhecimento de processos patológicos
Tipo
TCC
Data
2021-05-27
Autores
Scarpitta, Amanda Alcatrão
Ferreira, Sarah Beatriz
Gandolf, Patrick Gioz
Ferreira, Sarah Beatriz
Gandolf, Patrick Gioz
Orientador
Castro, Leandro Nunes de
Título da Revista
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Membros da banca
Programa
Resumo
A detecção automática de retinopatia e de glaucoma constitui-se como
uma poderosa ferramenta de auxílio em diagnósticos, uma vez que o tratamento
dessas doenças torna-se mais eficaz quanto mais cedo forem descobertas. O
trabalho consiste na construção de modelos que façam a discriminação em
imagens entre saudáveis e não saudáveis. O principal objetivo é a compara ção do resultado da aplicação de técnicas de inteligência artificial e proces samentos de imagens em diferentes bancos de imagens para a sugestão de um
diagnóstico. O trabalho está dividido em aquisição de imagens, divisão da
base, pré-processamento, classificação e validação. Antes da aplicação do pré processamento os resultados obtidos foram medianos, porém, desbalanceados,
com o modelo construído com SVM alcançando os melhores resultados. Após a
aplicação do pré-processamento, os resultados obtidos foram mais equilibrados.
Por fim, o modelo com maior destaque foi o construído com a técnica Random
Forest.
Descrição
Palavras-chave
modelos preditivos , machine learning , retinopatia diabética , glaucoma.