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Banca de QUALIFICAÇÃO: JEANDERSON GOMES DE SOUSA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JEANDERSON GOMES DE SOUSA
DATA: 11/09/2025
HORA: 14:00
LOCAL: meet.google.com/cnz-qnrz-ivd
TÍTULO: Detecção Automática do Glaucoma em Imagens Retinianas Utilizando Redes Neurais Convolucionais
PALAVRAS-CHAVES: CNNs, Glaucoma, Grad-CAM, ResNet, YOLO
PÁGINAS: 15
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Sistemas de Computação
RESUMO:

O glaucoma é uma das principais causas de cegueira irreversível no mundo, caracterizado por danos progressivos ao nervo óptico. A detecção precoce é essencial para evitar a perda da visão, no entanto, o diagnóstico manual baseado em imagens retinianas pode ser subjetivo, demorado e propenso a erros. Nesse contexto, técnicas de aprendizado profundo vêm se destacando como alternativas promissoras para auxiliar profissionais de saúde na triagem e diagnóstico da doença. Este estudo propõe um método híbrido composto por duas etapas principais: (i) detecção do disco óptico utilizando o modelo YOLOv8n, e (ii) classificação do glaucoma a partir da região identificada, por meio de uma ResNet-50 refinada. A pesquisa foi conduzida utilizando a base SMDG-19, que é formada pela mesclagem de 19 conjuntos de dados públicos contendo 12.449 imagens retinianas, garantindo diversidade e consistência na avaliação experimental. O pipeline desenvolvido alcançou resultados expressivos, com 91,7% de precisão, 91,1% de recall, 91,5% de acurácia e 82,7% no coeficiente kappa, evidenciando sua robustez para aplicações clínicas. Uma das principais contribuições do estudo foi demonstrar que o uso da imagem completa da retina apresentou desempenho superior em comparação ao uso restrito da região do disco óptico, o que foi confirmado pela análise de ativação via Grad-CAM, que permitiu interpretar o foco do modelo durante as predições.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2025885 - FLÁVIO HENRIQUE DUARTE DE ARAÚJO
Interno - 1126212 - ANTONIO OSEAS DE CARVALHO FILHO
Interno - 2025063 - ROMUERE RODRIGUES VELOSO E SILVA
Notícia cadastrada em: 08/10/2025 10:56
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb02.ufpi.br.timers 17/12/2025 01:18