Impacto da Resolução na Detecção de Retinopatia Diabética com uso de Deep Learning | Zendy

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Impacto 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.

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