Estudantes do 10º semestre do curso de Engenharia da Computação da Faculdade de Engenharia de Sorocaba (FACENS), dentre eles o tatuiano José Eduardo Saroba Bieco, apresentaram, em simpósio realizado no período de 8 a 11 de outubro, em São José dos Campos, uma pesquisa que propõe o pré-processamento de imagens médicas para melhorar a exatidão no diagnóstico de doenças oculares, como o glaucoma.

         Para atingir este objetivo, o trabalho propõe o uso de “resultados obtidos a partir de redes neurais generativas adversárias, condicionadas para segmentação da retina, sobre os quais são aplicados os métodos de filtragem, resultando na diminuição do desvio padrão da acurácia (precisão) na identificação de estruturas da retina, que podem contribuir na detecção de retinopatias, tais como a Degeneração Macular Relacionada a Idade (DMRI) e Retinopatia Diabética”. Segundo o estudo, a melhora na precisão da identificação pode ser de mais de 18% em alguns casos.

Conclusões

         Após análise das imagens, com e sem a aplicação do filtro, ficou constatado que “a filtragem proposta contribui para a redução do desvio padrão da rede neural, resultando em um modelo mais confiável, uma vez que designa uma menor probabilidade de classificação do diagnóstico fora das expectativas matemáticas. Além disso, o processo desenvolvido não comprometeu a acurácia do modelo. É importante destacar que, até o momento, não foram encontrados trabalhos correlatos na literatura que explorem o uso do filtro Gaussiano em redes CGAN para a detecção de glaucoma. Portanto, essa utilização se configura como uma inovação no campo de diagnóstico oftalmológico. Esses resultados promissores indicam que o filtro Gaussiano pode desempenhar um papel crucial na melhoria da aplicabilidade da CGAN no diagnóstico de glaucoma, abrindo novas possibilidades para pesquisas futuras em outras áreas médicas que também possam se beneficiar dessa técnica”, afirmam os responsáveis pelo estudo, Erick Aparecido Escagion e José Eduardo Saroba Bieco, com orientação de Gabriel Vasconcelos e colaboração de Tales Carvalho, da Universidade de Alberta, no Canadá. Os autores agradecem o apoio do Centro Universitário FACENS e o Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Alberta.