Uso de inteligência artificial para apoio na identificação de catarata

Abstract

Catarata é a principal causadora de perda de visão (cegueira) em nível mundial. De modo geral a catarata somente é clinicamente relevante se a capacidade visual do paciente for afetada significativamente, uma vez que uma opacidade no cristalino pode existir sem qualquer sintoma. Sistemas de graduação não automática de catarata provaram ser uma maneira reprodutível e objetiva, embora possuam ainda limitações e necessitem de mais refinamento. O presente projeto propõe o uso de utilizar redes neurais para auxiliar ao diagnóstico de catarata do sujeito, a partir de imagens de exames oftalmológicos realizados no biomicroscópio ocular e no retinógrafo e um conjunto de dados clínicos obtidos a partir dos laudos das imagens.

Cataracts are the main cause of vision loss (blindness) worldwide. In general, cataracts are only clinically relevant if the patient's visual ability is significantly affected, since opacity in the lens can exist without any symptoms. Non-automatic cataract grading systems have proven to be a reproducible and objective way, although they still have limitations and need further refinement. The present project proposes the use of neural networks to aid the diagnosis of the subject's cataract, based on images of ophthalmological exams performed on the ocular biomicroscope and on the retinograph and a set of clinical data obtained from the reports of the images.