Geração de populações artificiais para treinamento de classificadores de apoio ao diagnóstico de glaucoma (2009)
- Authors:
- Autor USP: DIAS, MARCELO - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PCS
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MÉTODOS ESTATÍSTICOS PARA APRENDIZAGEM; GLAUCOMA; DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR
- Language: Português
- Abstract: Glaucoma é uma neuropatia óptica cuja progressão gera comprometimento no campo visual e cegueira. Devido aos danos irreversíveis, a identificação precoce e correta é vital para o controle da progressão da doença. Para diagnóstico de glaucoma, oftalmologistas analisam dados de campo visual e da anatomia ocular obtidos através de testes. Para reduzir a quantidade de resultados falso-negativos e falso-positivos, diversas técnicas têm sido desenvolvidas para incrementar a sensibilidade e especificidade dos testes diagnósticos de glaucoma. Para aplicações médicas, existem estudos que indicam como uma abordagem promissora o uso de classificadores de aprendizagem de máquina baseados em diferentes conceitos como Árvores de Decisão, Redes Neurais Artificiais e abordagem Bayesiana. Apesar da disponibilidade de sofisticados algoritmos para desenvolvimento de classificadores, o sucesso do treinamento de classificadores é altamente dependente de dados de qualidade. Dados de qualidade significam que os exemplos fornecidos para treinamento dos classificadores devem representar a maior quantidade possível de situações encontradas no mundo real. Estes requisitos são normalmente atendidos se dados de uma grande quantidade de pacientes estiver disponível. Entretanto, diversos fatores como o perfil da população avaliada, a duração das tarefas de coleta de dados, disponibilidade de equipamentos e de profissionais de saúde, além do comprometimento dos pacientes com o programa depesquisa, restringem o tamanho do conjunto de dados. Uma possível estratégia para resolver o problema da escassez de dados para a tarefa de treinamento dos classificadores, é o emprego de dados artificiais que representam populações reais. Estes dados artificiais serão adequados ao treinamento dos classificadores se eles possuírem características estatísticas de populações reais. ) O uso de populações artificiais possibilitará a criação de conjuntos de dados com número adequado de pacientes, sem gastar anos coletando dados. Também será possível também simular cenários e estratégias antes que pesquisas de longa duração sejam iniciadas. Neste trabalho é apresentado um gerador de dados artificiais denominado GLOR, baseado em um método de Monte Carlo, que é adequado ao treinamento de classificadores para o diagnóstico de glaucoma. A população gerada é caracterizada por dados funcionais e estruturais fornecidos pelos instrumentos de perimetria computadorizada padrão ou Standard Automated Perimetry (SAP) e tomografia de coerência óptica de alta definição ou High Definition Optical Coherence Tomography (HD-OCT). Os resultados experimentais, obtidos após o treinamento de classificadores com populações geradas pelo GLOR e avaliadas com dados de populações reais, mostram que está estratégia é promissora para acelerar o desenvolvimento de novas técnicas para o diagnóstico de Glaucoma
- Imprenta:
- Data da defesa: 01.06.2009
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ABNT
DIAS, Marcelo. Geração de populações artificiais para treinamento de classificadores de apoio ao diagnóstico de glaucoma. 2009. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2009. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-09092009-102419/. Acesso em: 21 maio 2024. -
APA
Dias, M. (2009). Geração de populações artificiais para treinamento de classificadores de apoio ao diagnóstico de glaucoma (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-09092009-102419/ -
NLM
Dias M. Geração de populações artificiais para treinamento de classificadores de apoio ao diagnóstico de glaucoma [Internet]. 2009 ;[citado 2024 maio 21 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-09092009-102419/ -
Vancouver
Dias M. Geração de populações artificiais para treinamento de classificadores de apoio ao diagnóstico de glaucoma [Internet]. 2009 ;[citado 2024 maio 21 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-09092009-102419/
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