J. M. P. Moreira, J. Almeida, Geraldo Braz Júnior, A. Paiva
{"title":"胶囊网青光眼检测","authors":"J. M. P. Moreira, J. Almeida, Geraldo Braz Júnior, A. Paiva","doi":"10.5753/sbcas.2021.16064","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"O glaucoma é uma doença que degrada o nervo óptico causando perda irreversível da visão e cujos sintomas costumam aparecer somente em estágios avançados da doença. O principal recurso contra o glaucoma é o seu diagnóstico precoce, o qual mostra a importância dos sistemas de diagnóstico assistido por computador, visto que estes provêm uma segunda opinião ao especialista, ajudando no correto diagnóstico. Assim, este trabalho apresenta um método computacional para detecção de glaucoma utilizando redes em cápsula. Os testes foram realizados juntando-se oito bases públicas de imagens de exames de glaucoma, totalizando 2.086 imagens. Nosso método obteve 85,29% de acurácia, 81,77% de sensibilidade e 88,28% de especificidade.","PeriodicalId":413867,"journal":{"name":"Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2021)","volume":"81 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-06-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":"{\"title\":\"Detecção De Glaucoma Usando Redes Em Cápsula\",\"authors\":\"J. M. P. Moreira, J. Almeida, Geraldo Braz Júnior, A. Paiva\",\"doi\":\"10.5753/sbcas.2021.16064\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"O glaucoma é uma doença que degrada o nervo óptico causando perda irreversível da visão e cujos sintomas costumam aparecer somente em estágios avançados da doença. O principal recurso contra o glaucoma é o seu diagnóstico precoce, o qual mostra a importância dos sistemas de diagnóstico assistido por computador, visto que estes provêm uma segunda opinião ao especialista, ajudando no correto diagnóstico. Assim, este trabalho apresenta um método computacional para detecção de glaucoma utilizando redes em cápsula. Os testes foram realizados juntando-se oito bases públicas de imagens de exames de glaucoma, totalizando 2.086 imagens. Nosso método obteve 85,29% de acurácia, 81,77% de sensibilidade e 88,28% de especificidade.\",\"PeriodicalId\":413867,\"journal\":{\"name\":\"Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2021)\",\"volume\":\"81 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-06-15\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"2\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2021)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.5753/sbcas.2021.16064\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2021)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/sbcas.2021.16064","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
O glaucoma é uma doença que degrada o nervo óptico causando perda irreversível da visão e cujos sintomas costumam aparecer somente em estágios avançados da doença. O principal recurso contra o glaucoma é o seu diagnóstico precoce, o qual mostra a importância dos sistemas de diagnóstico assistido por computador, visto que estes provêm uma segunda opinião ao especialista, ajudando no correto diagnóstico. Assim, este trabalho apresenta um método computacional para detecção de glaucoma utilizando redes em cápsula. Os testes foram realizados juntando-se oito bases públicas de imagens de exames de glaucoma, totalizando 2.086 imagens. Nosso método obteve 85,29% de acurácia, 81,77% de sensibilidade e 88,28% de especificidade.
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
分享
求助内容：
应助结果提醒方式：
扫码关注我们
