Artificial generation of populations for machine learning classifiers training to glaucoma diagnosis support. / Geração de populações artificiais para treinamento de classificadores de apoio ao diagnóstico de glaucoma.

AUTOR(ES)

Marcelo Dias

DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

Glaucoma é uma neuropatia óptica cuja progressão gera comprometimento no campo visual e cegueira. Devido aos danos irreversíveis, a identicação precoce e correta é vital para o controle da progressão da doença. Para diagnóstico de glaucoma , oftalmologistas analisam dados de campo visual e da anatomia ocular obtidos através de testes. Para reduzir a quantidade de resultados falso negativos e falso positivos, diversas técnicas tem sido desenvolvidas para incrementar a sensibilidade e especicidade dos testes diagnósticos de glaucoma. Para aplicações médicas, existem estudos que indicam como uma abordagem promissora o uso de classicadores de aprendizagem de máquina baseados em diferentes conceitos como Árvores de Decisão, Redes Neurais Articiais e abordagem Bayesiana. Apesar da disponibilidade de sosticados algoritmos para desenvolvimento de classicadores, o sucesso do treinamento destes classicadores é altamente dependente de dados de qualidade. Dados de qualidade signicam que os exemplos fornecidos para treinamento devem representar a maior quantidade possível de situações encontradas no mundo real. Estes requisitos são normalmente atendidos se dados de uma grande quantidade de pacientes estiver disponível. Entretanto, diversos fatores como o perl da população avaliada, a duração das tarefas de coleta de dados, disponibilidade de equipamentos e de prossionais de saúde, além do comprometimento dos pacientes com o programa de pesquisa, restringem o tamanho do conjunto de dados. Uma possível estratégia para resolver o problema da escassez de dados para a tarefa de treinamento dos classicadores é o emprego de dados articiais que representam populações reais. Estes dados articiais serão adequados ao treinamento dos classicadores se possuírem características estatísticas de populações reais. O uso de populações articiais possibilitará a criação de conjuntos de dados com número adequado de pacientes, sem gastar anos coletando dados. Neste trabalho é apresentado um gerador de dados articiais denominado GLOR, baseado em um método de Monte Carlo, que é adequado ao treinamento de classicadores para o diagnóstico de glaucoma. A população gerada é caracterizada por dados funcionais e estruturais fornecidos pelos instrumentos de perimetria computadorizada padrão ou Standard Automated Perimetry (SAP) e tomograa de coerência óptica de alta denição ou High Denition Optical Coherence Tomography (HD-OCT). Os resultados experimentais, obtidos após o treinamento de uma Rede Neural Articial empregando população gerada pelo GLOR contendo 4500 indivíduos normais e 500 glaucomatosos e avaliação com dados de uma população real formada por 44 indivíduos normais e 26 glaucomatosos, foram: acurácia total de 87,1%, sensibilidade de 80,8%, especicidade de 90,9% e área sob curva ROC de 0,941. Tais resultados indicam que o GLOR pode ser empregado satisfatoriamente no desenvolvimento de novos métodos que possam elevar a sensibilidade e especicidade no diagnóstico de glaucoma.

ASSUNTO(S)

aprendizado computacional métodos estatísticos para aprendizagem glaucoma monte carlo method inteligência articial diagnóstico por computador artificial intelligence machine learning classifiers glaucoma diagnosis computer simulation

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