Título

UM METODO AUTOMATIZADO PARA CLASSIFICAÇAO DO NIVEL DE GLAUCOMA BASEADO NO REFLEXO PUPILAR CROMATICO

Objetivo

Desenvolver um método automatizado de classificação do nível de glaucoma baseado no reflexo pupilar e, consequentemente, no defeito das ipRGCs fotossensíveis dos pacientes.

Método

É utilizado um pupilômetro com um sistema de iluminação (0 a 250 lux), posicionado em 3 cm de distância a partir de um dos olhos e vedação da iluminação externa. Para avaliar o reflexo pupilar direto, o pupilômetro é usado para gravar videos durante estímulos luminosos com comprimentos de onda vermelho (623) e azul (466), com uma luminância de 250 cd / m2 e duração de 1 segundo após o paciente ser adaptado ao escuro durante 10 minutos. O intervalo entre os estímulos é de 59 segundos. Após a captura dos dados, é aplicado a fase de tratamento dos dados, responsável pela retirada de ruídos e normalização dos dados. Na última fase, um algoritmo de aprendizado de máquina, chamado Random Tree, é aplicado para criar o modelo de classificação de pacientes segundo o grau do Glaucoma. Pacientes foram separados em dois grupos: Grupo 1 - voluntários sem glaucoma ou glaucoma inicial; e Grupo 2 - voluntários com glaucoma moderado ou grave. Todos os pacientes passaram por consulta oftalmológica completa, gonioscopia, Humphrey campo Analyzer II e Cirrus HD-OCT. Assim, os pacientes foram classificados de acordo com a gravidade da doença com base na Hodapp-Anderson-Parrish system.

Resultado

São analisados 42 voluntários, sendo 27 voluntários do sexo feminino (64,29%) e 15 do sexo masculino (35,71%). A média de idade é de 62,5 ± 10,8 anos. Como resultado da classificação automatizada, o Random Tree apresenta um resultado satisfatório de 62,5% de acurácia, sendo um f-measure para o Grupo 1 de 66,7% e para o Grupo 2 de 57,10%.

Conclusão

A proposta provou ser um método promissor, não-invasivo, objetivo e portátil de identificação do grau de Glaucoma. Por fim, o trabalho revela que o reflexo pupilar, após estímulos luminosos, pode ser um bom canal para identificar o defeito das ipRGCs fotossensíveis nos pacientes com Glaucoma.