Open AccessImpacto da Resolução na Detecção de Retinopatia Diabética com uso de Deep Learning
Author(s) -
Francis B. Moreira,
Beatriz D. Schaan,
Josiane Schneiders,
Mateus dos Reis,
Matheus S. Serpa,
Philippe O. A. Navaux
Publication year - 2020
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/sbcas.2020.11546
Subject(s) - humanities , medicine , physics , psychology , philosophy
No contexto dos sistemas de saúde, a prevenção é uma das maneiras mais eficazes evitar a progressão de doenças. Muitas delas podem ser tratadas quando diagnosticadas em estágio inicial. A demanda por exames preventivos está aumentando e não consegue-se atender essa demanda com eficiência pelos médicos sobrecarregados. Portanto, existe a necessidade de uma metodologia para automatizar e aumentar a eficiência de exames de triagem. Neste artigo, discutimos o desenvolvimento de redes neurais convolucionais profundas para detectar retinopatia diabética, e o impacto da resolução de imagem e da rede na precisão de predição. Atingimos 0,93 de área sob a curva de característica operacional do receptor ao aumentar a resolução da arquitetura inception v3.