Banca de DEFESA: CAIO HENRIQUE RODRIGUES CARVALHO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: CAIO HENRIQUE RODRIGUES CARVALHO
DATA: 07/08/2024
HORA: 09:00
LOCAL: meet.google.com/ztt-pcop-rev
TÍTULO: Detecção de Doenças Oculares Utilizando Aprendizado Profundo em Imagens de Tomografia de Coerência Óptica
PALAVRAS-CHAVES: Aprendizado Profundo; Classificação; Visão Computacional; Doenças Oculares; OCT.
PÁGINAS: 62
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

Doenças oculares são problemas oftalmológicos provocados por inúmeros motivos que acarretam, muitas vezes, na cegueira. A Tomografia de Coerência Óptica (OCT) é um exame não-invasivo que permite avaliar possíveis alterações na retina. Este trabalho apresenta uma metodologia para o diagnóstico de doenças oculares utilizando técnicas de Visão Computacional (VC) e Aprendizado Profundo (Deep Learning - DL) aplicadas em imagens de Tomografia de Coerência Óptica (OCT). O objetivo principal é desenvolver métodos de classificação binária e multiclasse para a identificação de doenças oculares em exames de OCT, utilizando bases de dados públicas como OCTID e OCTDL. As etapas metodológicas incluem a aquisição de imagens, pré-processamento, aumento de dados, extração de atributos, classificação e análise dos resultados. Para atingir esse objetivo, foram implementadas técnicas avançadas de DL, como Transferência de Aprendizado e Ajuste Fino em modelos de Redes Neurais Convolucionais (CNN). As arquiteturas de CNN utilizadas incluem DenseNet201, InceptionResNetV2, InceptionV3, NASNetLarge, ResNet152V2, Xception e VGG16. A validação dos modelos foi realizada utilizando a técnica de Validação Cruzada K-fold, empregando as métricas de avaliação Kappa, Acurácia, Recall, Precisão, F1-score, Especificidade e AUC. Os resultados demonstraram que os modelos treinados apresentaram alta precisão na classificação de doenças oculares, com alguns experimentos atingindo acurácias superiores a 0,99%. Ao comparar os resultados obtidos com o estado da arte, observou-se que a metodologia proposta alcançou resultados promissores. As contribuições deste trabalho incluem o desenvolvimento de novos métodos de classificação de imagens médicas, a comparação do estado da arte, e a demonstração da aplicabilidade das técnicas de DL em imagens de doenças oculares.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2025063 - ROMUERE RODRIGUES VELOSO E SILVA
Interno - 2025885 - FLÁVIO HENRIQUE DUARTE DE ARAÚJO
Externo à Instituição - BRUNO VICENTE ALVES DE LIMA - IFMA