Alan Carlos de Moura Lima
Doutorando em Engenharia de Eletricidade na Universidade Federal do Maranhão (UFMA), onde obteve o título de mestre em Ciência da Computação – mesma área em que se graduou na Universidade Estadual do Piauí (UESPI). É professor de Informática do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Maranhão (IFMA) – Campus Rosário. Atua nas áreas de processamento de imagens, aprendizagem de máquina e inteligência artificial
Relatório divulgado pela Organização Mundial de Saúde, no ano passado, baseado em estudos de 2014 e 2015, projeta 76 milhões de pessoas acometidas pelo glaucoma em 2020 em todo o mundo. Esse quantitativo deve chegar a 95 milhões nos próximos 10 anos.
Esses dados levaram o professor do Instituto Federal do Maranhão (IFMA), Alan Carlos de Moura Lima, a desenvolver um novo método computacional para o diagnóstico automático do glaucoma através de imagens retinográficas. “A ferramenta utiliza estratégias evolucionárias baseadas em algoritmos genéticos para a construção de uma rede neural de aprendizagem não supervisionada”, explicou o pesquisador.
Eficácia e precisão no diagnóstico
De acordo com o professor Alan, os resultados obtidos comprovam a eficácia da abordagem desenvolvida. “A arquitetura gerada da rede neural atinge acurácia de 96,63%, sensibilidade de 94,87%, especificidade de 98,00%, e precisão de 97,37%”, revelou.
Isso significa que a metodologia adotada é capaz de acertar com bastante precisão o glaucoma em imagens retinográficas. “O estudo gera um grande benefício com essa ferramenta de auxílio automático para que o oftalmologista obtenha uma melhor eficácia no diagnóstico da doença”, ressaltou.
Metodologia
A metodologia do trabalho está dividida em quatro fases, explica o pesquisador do IFMA. “Há a aquisição das imagens e pré-processamento com o intuito de melhorar a qualidade da imagem”, afirma.
“Em seguida fazemos a otimização dos parâmetros ideais para inicialização de um algoritmo genético e, depois, a execução do algoritmo genético para encontrar a melhor arquitetura rede neural de forma automatizada”, prossegue.
“Por fim, realizamos a execução dessa rede neural para obtenção dos resultados referentes ao diagnóstico das imagens retinográficas”, aponta Alan.O trabalho vem sendo desenvolvido há três anos. “Atualmente estamos fazendo melhorias na metodologia para aumentar mais ainda a acurácia do diagnóstico assertivo do glaucoma”, concluiu o pesquisador