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Detecção Automática do Glaucoma Usando Métodos de Aprendizado Profundo

03/05/2017 @ 19:30-20:30

Um método de classificação automática para detecção de glaucoma em imagens de fundo do olho será apresentado. O método baseia-se na formação de uma rede neural utilizando bases de dados de imagens de domínio público. A rede utilizada neste artigo é o GoogLeNet, adaptada para esta proposta. A metodologia foi dividida em duas etapas, a saber: (1) detecção da região de interesse (ROI); (2) classificação de imagem. Primeiro usamos uma abordagem de janela deslizante combinada com a rede GoogLeNet. Esta rede foi treinada utilizando ROIs extraídos manualmente e outras estruturas de imagem do fundo. Posteriormente, outro modelo GoogLeNet foi treinado usando as imagens resultantes anteriores. Em seguida, essas imagens foram utilizadas para treinar outro modelo GoogLeNet, para detectar o glaucoma automaticamente. Para evitar overfitting, técnicas de controle foram usadas ​​em bancos de dados menores. Os resultados demonstraram que a rede apresenta uma boa precisão, mesmo com imagens de baixa qualidade encontradas em alguns bancos de dados ou geradas pelo algoritmo de aumento de dados.

 

Autor: Acad. Allan Cerentini – PPGI-UFSM

Details

Date:
03/05/2017
Time:
19:30-20:30

Organizer

CA+SA
Phone:
+55 55 3220 6111
Email:
contato@casaufsm.org
Website:
www.casaufsm.org

Venue

Instituto de Radiologia São Lucas
Tuiuti, 1919
Santa Maria, RS 97015660 Brazil
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Phone:
+55 55 32212888
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www.insitutosaolucas.com.br