Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2019 |
Autor(a) principal: |
LEÃO, Edileuza Virginio |
Orientador(a): |
REN, Tsang Ing |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/33694
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Resumo: |
O Corvis ST é um aparelho que mede a Pressão Intraocular (PIO) lançando um jato de ar e registrando o movimento corneal, características desse movimento podem ser utilizadas para detecção do ceratocone. O objetivo deste trabalho é gerar novas informações da biomecânica da córnea para melhorar a detecção do ceratocone, desenvolvendo classificadores baseado na biomecânica da córnea, pois acredita-se que no ceratocone há alterações no movimento corneal antes de ocorrer alterações de espessura característica da doença. Uma base de treinamento com 195 olhos normais e 136 olhos com ceratocone foi utilizada para o desenvolvimento de diferentes abordagens para distinguir córneas normais e com ceratocone, usando funções discriminante (linear, quadratic, diagquadratic, diaglinear, pseudolinear e pseudoquadratic) com validação cruzada do tipo “leave-one-out”. É proposta uma compensação dividindo os valores do movimento corneal pelos valores da PIO. Os resultados dos classificadores foram comparados com o atual índice biomecânico do Corvis (Corvis Biomechanical Index - CBI). Os melhores classificadores desenvolvidos foram aplicados em uma base de dados de validação de 156 olhos saudáveis e 87 olhos com ceratocone, e também em 53 casos que aparentemente apresentam topografia normal. A melhor abordagem biomecânica utilizou os valores compensados pela PIO, utilizando uma função discriminante linear e atingiu a AUC 0,954, com uma sensibilidade de 88,2% e uma especificidade de 97,4%. Quando os dados da espessura foram integrados, o resultado foi AUC de 0,960, com uma sensibilidade de 89,7% e uma especificidade de 96,4%. Não houve diferença significativa entre os resultados das melhores abordagens com o CBI nas bases de dados de treinamento e validação. Concluindo que os novos classificadores baseados apenas com informações biomecânicas são equivalentes ao melhor índice biomecânico da literatura que ainda inclui dados relacionados a espessura. |