Implementação de um modelo de deep learning para detecção de retinopatia diabética aplicado em uma base de imagens de retina
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
O seguinte estudo baseia-se no desenvolvimento de técnicas automatizadas que sejam capazes de identificar a presença de retinopatia diabética em imagens de retina. Para isso foi utilizado de técnicas de aprendizado profundo, um subcampo de estudo da área de inteligência artificial, onde foram treinados 5 (cinco) modelos utilizando a arquitetura de rede neural convolucional ResNet18. Desses cinco modelos, apenas um focava em detectar olhos doentes em qualquer estágio da doença, enquanto os outros quatro foram treinados para identificar em cada estágio da doença. Ao final do treinamento dos modelos que detectaram a doença por estágio foi montado uma pipeline, com os quatro modelos que detectasse por estágio, para que pudesse identificar se a imagem de retina apresentava ou não sinais da doença. Todos os modelos apresentaram uma acurácia acima de 90%, entretanto, o modelo que comparava olhos saudáveis com olhos com o estágio inicial da doença, a especificidade desse modelo foi inferior aos outros, indicando poucas presenças de características da doença na imagem. Para trabalhos futuros fica-se a sugestão de aumento do conjunto de dados e treinar modelos com outras arquiteturas no mesmo conjunto.
Description
Keywords
retinopatia diabética, diabetic retinopathy, redes neurais convolucionais, convolutional neural networks, aprendizado profundo, deep learning, diabetes mellitus, diabetes mellitus
Citation
AVELINO, Iago Amorim. Implementação de um modelo de deep learning para detecção de retinopatia diabética aplicado em uma base de imagens de retina. 2025. TCC (Graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - IFPI, Floriano, 2025 (artigo científico)