Sessão de Encontro com o Autor – Tema Livre (Pôster)

Name: 68º Congresso Brasileiro de Oftalmologia
Start: 2024-09-04
End: 2024-09-07
Location: CICB

Código

P05

Área Técnica

Catarata

Instituição onde foi realizado o trabalho

Principal: Oftalmo Premium

Autores

LUCAS DE TOLEDO BRANDÃO (Interesse Comercial: NÃO)

FABIANO BRANDÃO MELQUÍADES DE ARAUJO (Interesse Comercial: NÃO)

TAINA ROLIM MACHADO CORNÉLIO (Interesse Comercial: NÃO)

LIVIO NEIVA DE MOURA (Interesse Comercial: NÃO)

MARCUS FELIPE JARDIM DO NASCIMENTO (Interesse Comercial: NÃO)

MARIA ANTÔNIA MARIZ MAIA ARAÚJO (Interesse Comercial: NÃO)

PEDRO HENRIQUE FERNANDES PAIVA (Interesse Comercial: NÃO)

GUSTAVO OLIVEIRA FREITAS (Interesse Comercial: NÃO)

JOÃO VITOR FREIRE PAIVA WINKELER (Interesse Comercial: NÃO)

MIGUEL MARINHO FALCÃO DE OLIVEIRA (Interesse Comercial: NÃO)

Título

INTELIGENCIA ARTIFICIALNA CURVA DE APRENDIZADO DA FACO: DESENVOLVIMENTO DE APLICATIVO PARA AVALIAÇAO DA CAPSULORREXE

Objetivo

Comparar duas redes neurais quanto a capacidade análise de capsulorrexes. Apresentar um aplicativo de inteligência artificial (IA).

Método

Estudo comparativo entre duas redes neurais na avaliação de capsulorrexes. Desenvolvemos uma aplicação de IA capaz de reconhecer e avaliar capsulorrexes realizadas em simulador. Utilizamos o simulador EYELAB. STEP 1 = Ensinar a rede neural a reconhecer cada padrão de imagem. STEP 2 = Validação do processo de treinamento da rede neural. STEP3= Teste de aprendizado da rede neural.

Resultado

A rede neural convolucional genérica (RNCG) obteve 91% de acurácia x 87% Inception V3. A RNCG realizou predições no tempo de 0.109 segundos x 1.214 Inception V3. A RNCG foi bastante eficiente na classificação das CCC.

Conclusão

O aplicativo de IA apresentou alta capacidade classificatória. O aplicativo pode ser utilizado para estudos futuros relacionados ao aprendizado e treinamento da capsulorrexe. Primeiro simulador a utilizar IA.