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Diagnóstico do ceratocone baseado no Orbscan com o auxílio de uma rede neural
| Summary: | 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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| Main Authors: | Souza,Murilo Barreto |
| Other Authors: | Medeiros,Fabrício Witzel de; Souza,Danilo Barreto; Alves,Milton Ruiz |
| Subject: | Ceratocone/diagnóstico Dilatação, patológica Córnea Redes neurais (computação) Campos visuais |
| Year: | 2008 |
| Country: | Brazil |
| Document type: | article |
| Access type: | open access |
| Associated institution: | IBICT |
| Language: | Portuguese |
| Origin: | Oasisbr |
| Summary: | 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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