Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3503
Título: Planejamento cirúrgico de estrabismo utilizando regressores de múltiplas saídas
Título(s) alternativo(s): Surgical planning of strabismus using multiple output regressors
Autor(es): SILVA, Thalles Alencar
Palavras-chave: Estrabismo
Planejamento cirúrgico
Regressão
Regressão multioutput
SVR
Árvores de regressão
Strabismus
Surgical planning
Regression
Multi-output regression
SVR
Regression trees
Data do documento: 11-Jan-2019
Editor: Universidade Federal do Maranhão
Resumo: O estrabismo é uma patologia oftalmológica que afeta cerca de 4% da população e pode causar danos sensoriais irreversíveis à visão. Existem diversas técnicas aplicáveis na correção do estrabismo capazes de restabelecer o equilíbrio muscular. Entretanto, quando o tratamento médico não é suficiente, aplica-se o procedimento cirúrgico onde realizase o retrocesso ou ressecção dos músculos oculares debilitados. O planejamento deste procedimento é complexo e exige conhecimento científico teórico bem como a experiência por parte do médico especialista responsável. Assim, este trabalho investiga a utilização de regressores com múltiplas saídas com o objetivo de automatizar o planejamento destas cirurgias. O método proposto está organizado em quatro etapas: (1) aquisição de base dados de prontuários de pacientes já submetidos a procedimento cirúrgico; (2) preparação dos dados; (3) aplicação e otimização das técnicas MO; (4) geração dos modelos que criarão o plano cirúrgico. Dentre as técnicas aplicadas a técnica Multi-target Regressor Stacking com o SVM mostrou-se a mais consistente, apresentando média dos Erros Quadrático Médios de 0.46 milímetros e Raiz do Erro Quadrático Médio de 0.506 milímetros na indicação do plano cirúrgico de estrabismo horizontal. Assim, este trabalho apresenta apresenta avanços no contexto de planejamento cirúrgico automático.
Descrição: Abstract Strabismus is an ophtalmological pathology that affects nearly 4% of the population and can cause irreversible sensorial damage to vision. There are various techniques that can be applied at strabismus correction that are capable of restablishing the muscle balance. However, when medical treatment isn’t enough, the surgical procedure is applied where retreating or resecting of the debilitaded muscle is done. The planning of this procedure is complex and requires theoretical scientific knowledge as well as long time experience from the phisician in charge. Thus, this work investigates the utilization of regressors with multiple outputs with the intent of automate the planning of these surgeries. The proposed method is organized in four steps: (1) acquisition of the dataset of patients who were already submited to the procedure; (2) data pre-processing; (3) application of the MO techniques; (4) generate the models that will be creating the surgical planning. Amongst the applied techniques the Multi-target Regressor Stacking alongside SVR has shown itself as the most consistent, presenting average of the Mean Squared Error of 0.46 milimiters and Root Mean Squared Error of 0.506 milimiters on the indication of surgical planning for horizontal strabismus. As such, this work presents advance in the context of authomatic surgical planning.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/3503
Aparece nas coleções:TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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