Classificação de Estágios de Glaucoma Utilizando Volumes  OCT e CNN3D

BESSA, Matheus Levy de Lima

Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/6915

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.contributor.author	BESSA, Matheus Levy de Lima	-
dc.date.accessioned	2023-09-22T13:34:11Z	-
dc.date.available	2023-09-22T13:34:11Z	-
dc.date.issued	2022-11-30	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/123456789/6915	-
dc.description	Glaucoma is one of the diseases responsible for blindness. Detecting this disease at early stages can help patients with treatment to improve quality of life. This study proposes the use of a method based on Deep Learning to classify the stages of glaucoma into initial, moderate/advanced and no glaucoma. For this, we used the GAMMA database, made up of 100 pairs of images, fundus and OCT volumes. To classify this type of three-dimensional data, we propose the use of a 3D CNN based on DenseNet principles and we use Transfer Learning. The best result achieved was 84% ACC with 2 Classes and 67% with 3 Classes. Even with limited results, the technique appears to be a good basis for future improvement work.	pt_BR
dc.description.abstract	Glaucoma e uma das doenças responsáveis pela cegueira. A detecção desta doença em estágios iniciais pode ajudar os pacientes em um tratamento para melhorar a qualidade de vida. Este estudo propõem a utilização de um método baseado em Deep Learning para fazer a classificação dos estágios do glaucoma em inicial, moderado/avançado e sem glaucoma. Para isso, utilizamos a base GAMMA, composta por 100 pares de imagens, fundos de olho e volumes OCT. Para fazer a classificação deste tipo de dado tridimensional propomos a utilização de uma CNN 3D baseada nos princípios da DenseNet e usamos Transfer Learning. O melhor resultado alcançado foi 84% de ACC com 2 Classes e 67% com 3 Classes. Mesmo com resultados limitados a técnica se mostra como uma boa base para trabalhos futuros de melhorias.	pt_BR
dc.publisher	UFMA	pt_BR
dc.subject	Glaucoma;	pt_BR
dc.subject	Cegueira;	pt_BR
dc.subject	OCT e CNN3D	pt_BR
dc.subject	Glaucoma;	pt_BR
dc.subject	Blindness;	pt_BR
dc.subject	OCT and CNN3D	pt_BR
dc.title	Classificação de Estágios de Glaucoma Utilizando Volumes OCT e CNN3D	pt_BR
dc.title.alternative	Glaucoma Stage Classification Using OCT and CNN3D Volumes	pt_BR
dc.type	Other	pt_BR
Aparece nas coleções:	TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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