Diagnóstico do ceratocone baseado no Orbscan com o auxílio de uma rede neural
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Data de Publicação: | 2008 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Arquivos brasileiros de oftalmologia (Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0004-27492008000700013 |
Resumo: | OBJETIVO: Desenvolver uma rede neural artificial para classificar em normal ou portador de ceratocone os pacientes submetidos ao exame do Orbscan II TM. MÉTODOS: Foi realizado um estudo retrospectivo envolvendo 98 exames de 59 pacientes. Utilizando o programa Java Neural Network 1.1 foi criada uma rede neural artificial para classificar os exames entre os dois grupos (normais e portadores de ceratocone). Foram utilizados 73 exames para treinamento e validação da rede, e 25 para testar o seu funcionamento. RESULTADOS: Dos 73 exames utilizados no treinamento da rede, 59 eram normais e 14 mostravam alterações relacionadas ao ceratocone. O método utilizado para treinamento da rede foi o "backpropagation". A taxa de aprendizado utilizada foi de 0,2, e a taxa de tolerância de erro 0,05. Dos 25 exames utilizados para a avaliação da eficácia da rede, 19 eram normais, e 6 apresentavam ceratocone. Após o treinamento a rede apresentou sensibilidade e especificidade de 83 e 100%, respectivamente. CONCLUSÃO: A rede neural artificial representa uma opção útil e viável para auxiliar na classificação de exames realizados com o Orbscan II TM. |
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Diagnóstico do ceratocone baseado no Orbscan com o auxílio de uma rede neuralCeratocone/diagnósticoDilatação, patológicaCórneaRedes neurais (computação)Campos visuaisOBJETIVO: Desenvolver uma rede neural artificial para classificar em normal ou portador de ceratocone os pacientes submetidos ao exame do Orbscan II TM. MÉTODOS: Foi realizado um estudo retrospectivo envolvendo 98 exames de 59 pacientes. Utilizando o programa Java Neural Network 1.1 foi criada uma rede neural artificial para classificar os exames entre os dois grupos (normais e portadores de ceratocone). Foram utilizados 73 exames para treinamento e validação da rede, e 25 para testar o seu funcionamento. RESULTADOS: Dos 73 exames utilizados no treinamento da rede, 59 eram normais e 14 mostravam alterações relacionadas ao ceratocone. O método utilizado para treinamento da rede foi o "backpropagation". A taxa de aprendizado utilizada foi de 0,2, e a taxa de tolerância de erro 0,05. Dos 25 exames utilizados para a avaliação da eficácia da rede, 19 eram normais, e 6 apresentavam ceratocone. Após o treinamento a rede apresentou sensibilidade e especificidade de 83 e 100%, respectivamente. CONCLUSÃO: A rede neural artificial representa uma opção útil e viável para auxiliar na classificação de exames realizados com o Orbscan II TM.Conselho Brasileiro de Oftalmologia2008-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0004-27492008000700013Arquivos Brasileiros de Oftalmologia v.71 n.6 suppl.0 2008reponame:Arquivos brasileiros de oftalmologia (Online)instname:Conselho Brasileiro de Oftalmologia (CBO)instacron:CBO10.1590/S0004-27492008000700013info:eu-repo/semantics/openAccessSouza,Murilo BarretoMedeiros,Fabrício Witzel deSouza,Danilo BarretoAlves,Milton Ruizpor2009-02-27T00:00:00Zoai:scielo:S0004-27492008000700013Revistahttp://aboonline.org.br/https://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phpaboonline@cbo.com.br||abo@cbo.com.br1678-29250004-2749opendoar:2009-02-27T00:00Arquivos brasileiros de oftalmologia (Online) - Conselho Brasileiro de Oftalmologia (CBO)false |
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