Filtragem como pré-processamento de CGAN na detecção de glaucoma

Abstract

Resumo-Este trabalho propõe o uso de pré-processamento de imagens médicas para melhorar o desvio padrão da acurácia de métodos de diagnósticos de retinopatias baseados em aprendizado de máquina. Para tanto, são utilizados resultados obtidos à 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 na identificação de estruturas da retina, que podem contribuir na detecção de retinopatias, tais como DMRI (Degeneração Macular Relacionada a Idade) e hiposfagma. Este trabalho apresenta uma melhoria no desvio padrão da acurácia de 11,11% para a métrica DSC, e de 18,18% para a métrica IoU.