Detecção de catarata por meio de imagens utilizando redes neurais convolucionais
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Universidade Católica do Salvador
Cataract is one of the diseases of the eyeball that generates the most blindness in the
world. The rapid detection of this disease, close to the appropriate treatment, contributes
to the improvement of the patients’ quality of life. This work uses convolutional neural
networks to train three sets of data containing images of different patients, in order
to classify cataract patients and non-carriers. For this, a convolutional neural network
vgg19 had its architecture modified and improved. The most successful results used by
the network, was an accuracy of 100 %.
A catarata é uma das doenças do globo ocular que mais gera cegueira no mundo. A
detecção rápida dessa doença, rente ao tratamento adequado, contribui para a melhora
da qualidade de vida dos pacientes. Este trabalho utiliza as redes neurais convolucionais
para treinar três conjuntos de dados contendo imagens de diferentes pacientes, com o
objetivo de classificar os portados de catarata e os não portadores. Para isso, a rede
neural convolucional vgg19 teve sua arquitetura modificada e melhorada. O resultado
mais próspero obtidos pela rede, foi uma acurácia de 100%.