Código
TL02
Área Técnica
Córnea
Instituição onde foi realizado o trabalho
- Principal: IFCE
Autores
- MARIE CRUZ GARON (Interesse Comercial: SIM)
- ABRAHÃO DA ROCHA LUCENA (Interesse Comercial: SIM)
- DANIEL DA ROCHA LUCENA (Interesse Comercial: SIM)
- WELLINGTON NOBERTO DA SILVA ARAÚJO (Interesse Comercial: SIM)
- LUIZ FELIPE SOUSA MACIEL (Interesse Comercial: SIM)
- GERÔNIMO PEREIRA AGUIAR (Interesse Comercial: SIM)
Título
CRIAÇAO DE APLICATIVO AUTOMATIZADO PARA CONFECÇAO DE LAUDOS DE MICROSCOPIA ESPECULAR CORNEANA BASEADO EM VISAO COMPUTACIONAL
Objetivo
Construir um aplicativo automatizado para dispositivos móveis com o auxílio da inteligência artificial (IA) que promova o diagnóstico de quatro padrões clínicos presentes em imagens de microscopia especular do endotélio corneano.
Método
A técnica aplicada foi a Rede Neural Convolucional (CNN), a qual consiste em um sistema de computação que ao utilizar algoritmos consegue reconhecer padrões e correlacionar dados, além de agrupá-los e classificá-los por meio da inteligência artificial (IA).As imagens do endotélio corneano foram identificadas com um aplicativo que utiliza uma rede neural previamente alimentada com imagens padronizadas, acionando a linguagem de programação e reconhecimento de imagem Python para construção dessa rede que, além de ser reconhecida por ser uma linguagem de programação de alto nível, é fácil e objetiva. Na sequência, todas as imagens reconhecidas e codificadas pela visão computacional foram transferidas para a plataforma iOS e Andróide. As imagens do endotélio corneano foram captadas das microscopias especulares que estavam em um banco de dados .O banco de padrões de diagnósticos gerado consiste em 2221 microscopias especulares, das quais:1272 foram classificadas como mosaico endotelial íntegro,653 como guttatas raras, 150 como guttatas esparsas e 146 como guttatas confluentes. Oitenta por cento foram utilizadas para treino da rede, 20,00% para teste e 20,00% para validação, considerando os diagnósticos para os quatro padrões de mosaicos endoteliais. Para estatística utilizamos testes de sensibilidade para avaliar todos os dados.
Resultado
A rede neural obteve a seguinte sensibilidade: mosaico endotelial íntegro (sensibilidade 93,38%), guttatas raras (sensibilidade 94,45%), guttatas esparsas (sensibilidade 87,00%) e guttatas confluentes (sensibilidade 88,15%)
Conclusão
Um aplicativo de smartphone foi construído com rede neural própria, sendo capaz de identificar automaticamente quatro padrões diagnósticos de imagens do mosaico endotelial corneano por intermédio da inteligência artificial.