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Abstract

Objetivo: Avaliar o desempenho de classificação de modelos ou arquiteturas de rede neural convolucional pré-treinadas usando um conjunto de dados de imagem de fundo de olho contendo oito rótulos de doenças diferentes.
Métodos: Neste artigo, o conjunto de dados de reconhecimento inteligente de doenças oculares publicamente disponível foi usado para o diagnóstico de oito rótulos de doenças diferentes. O banco de dados de reconhecimento inteligente de doenças oculares tem um total de 10.000 imagens de fundo de olho de ambos os olhos de 5.000 pacientes para oito categorias que contêm rótulos saudáveis, retinopatia diabética, glaucoma, catarata, degeneração macular relacionada à idade, hipertensão, miopia, outros. Investigamos o desempenho da classificação de doenças oculares construindo três arquiteturas de rede neural convolucional pré-treinadas diferentes, incluindo os modelos VGG16, Inceptionv3 e ResNet50 com otimizador de Momento Adaptativo. Esses modelos foram implementados no Google Colab o que facilitou a tarefa sem gastar horas instalando o ambiente e suportando bibliotecas. Para avaliar a eficácia dos modelos, o conjunto de dados é dividido em 70% para treinamento, 10% para validação e os 20% restantes utilizados para teste. As imagens de treinamento foram expandidas para 10.000 imagens de fundo de olho para cada tal.
Resultados: Observou-se que o modelo ResNet50 alcançou acurácia de 97,1%, sensibilidade de 78,5%, especificidade de 98,5% e precisão de 79,7% e teve a melhor área sob a curva e pontuação final para classificar a categoria da catarata (área sob a curva=0,964, final=0,903). Em contraste, o modelo VGG16 alcançou uma precisão de 96,2%, sensibilidade de 56,9%, especificidade de 99,2% e precisão de 84,1%, área sob a curva 0,949 e pontuação final de 0,857.
Conclusão: Esses resultados demonstram a capacidade das arquiteturas de rede neural convolucional pré-treinadas em identificar doenças oftalmológicas a partir de imagens de fundo de olho. ResNet50 pode ser uma boa solução para resolver problemas na detecção e classificação de doenças como glaucoma, catarata, hipertensão e miopia; Inceptionv3 para degeneração macular relacionada à idade e outras doenças; e VGG16 para retinopatia normal e diabética.

Keywords: Redes neurais de computação; Aprendizado profundo; Processamento de imagem assistida por computador; VGG16; Inceptionv3; ResNet50; Fundo de olho; Oftalmopatias.

Abstract

PURPOSE: Evaluation of lid contour and marginal peak point changes to compare outcomes of external levator advancement and Müller’s muscle conjunctival resection surgery in unilateral ptosis.
METHODS: We reviewed the charts of unilateral ptosis patients who underwent external levator advancement or Müller’s muscle conjunctival resection. Eyelid contour analysis was conducted on preoperative and 6-month postoperative digital images. This was performed with the multiple margin reflex distances technique, measuring the vertical distance from a line intersecting the center of the pupil to the eyelid margin at 10 positions at 2 mm intervals. The marginal peak point changes were analyzed digitally using the coordinates of the peak point according to the pupil center. Each position’s mean distance was compared preoperatively, postoperatively, and with the fellow eyelid.
RESULTS: Sixteen patients underwent external levator advancement and 16 patients had Müller’s muscle conjunctival resection. The mean margin reflex distance was improved by both techniques (1.46 vs. 2.43 mm and 1.12 vs. 2.25 mm, p=0.008 and p=0.0001 respectively) and approached that of the fellow eyelid (2.43 vs. 2.88 and 2.25 vs. 2.58 mm, p=0.23 and p=0.19, respectively). However, statistically significant lid margin elevation was limited to between the N6 and T6 points in the external levator advancement group. Whereas, significant elevation was achieved along the whole lid margin in the Müller’s muscle conjunctival resection group. The marginal peak point was shifted slightly laterally in the external levator advancement group (p=0.11).
CONCLUSIONS: Both techniques provide effective lid elevation, however, the external levator advancement’s effect lessens toward the canthi while Müller’s muscle conjunctival resection provides more uniform elevation across the lid margin. The margin reflex distance alone is not sufficient to reflect contour changes.

Keywords: Blepharoptosis; Eyelids; Conjunctiva; Oculomotor muscles; Image processing, computer-assisted; Treatment outcome