Banca de DEFESA: ALAN CARLOS DE MOURA LIMA
2019-02-01 08:32:07.97
Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ALAN CARLOS DE MOURA LIMA
DATA: 19/02/2019
HORA: 14:00
LOCAL: Auditório do NCA
TÍTULO: Aprendizagem Profunda Aplicada ao Diagnóstico do Glaucoma
PALAVRAS-CHAVES: Diagnóstico de glaucoma, aprendizagem profunda, meta learning, algoritmos genéticos
PÁGINAS: 79
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO: O glaucoma é um grupo de doenças oculares que causam danos ao nervo óptico, ocasionando
o sucessivo estreitamento do campo visual em pacientes afetados, devido a um aumento
da pressão intra-ocular, que pode levar o paciente, em estágio avançado, à cegueira, sem
reversão clínica. Por diversos anos, desde técnicas de análise manual das estruturas
internas do globo ocular à utilização de aprendizagem profunda com redes neurais
convolucionais (CNNs, do inglês, Convolutional Neural Networks) foram utilizadas com
sucesso no diagnóstico do glaucoma. No entanto, construir uma rede de aprendizagem
profunda demanda um grande esforço que em muitas situações nem sempre são capazes
de alcançar resultados satisfatórios, devido à quantidade de parâmetros que necessitam
ser configurados para adequar a arquitetura da CNN ao problema em questão. O objetivo
deste trabalho consiste em utilizar uma técnica de otimização de hiperparâmetros para
selecionar parâmetros ideais de um algoritmo genético (AG) que vise escolher a melhor
arquitetura CNN, através de técnicas evolutivas e que seja capaz de auxiliar no diagnóstico
mais preciso do glaucoma, em imagens de fundo de olho. A metodologia proposta foi
aplicada em 455 imagens do dataset RIM-ONE, em sua segunda versão (r2), com imagens
redimensionadasparaotamanho96x96,nopadrãoRGB.ACNNselecionadapeloAG,após
o treinamento, obteve resultados satisfatórios para o diagnóstico do glaucoma alcançando
os valores médios para acurácia de 96,63%, sensibilidade de 98,00%, especificidade de
94,87%, precisão de 96,08% e f-score de 97,03%.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 407686 - ANSELMO CARDOSO DE PAIVA
Presidente - 2582240 - GERALDO BRAZ JUNIOR
Interno - 2663672 - JOAO DALLYSON SOUSA DE ALMEIDA
Externo à Instituição - RODRIGO DE MELO SOUZA VERAS - UFPI