Otimizando o diagnóstico automatizado de glaucoma a partir de imagens de fundo de olho

Abstract

Glaucoma é a principal causa mundial de perda irreversível de visão. Afim de viabilizar a implantação de uma ferramenta de diagnóstico de glaucoma para a clínica médica, um trabalho base foi selecionado e otimizado. Ao unificar duas redes de segmentação reduzimos o tempo de processamento em 24,24%, e adicionando uma segunda rede de classificação direta aumentamos a sensitividade do modelo em 3%, em comparação com o trabalho base.