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Abstract

OBJETIVO: Desenvolver uma rede neural artificial para classificar em normal ou portador de ceratocone os pacientes submetidos ao exame do Orbscan II TM. MÉTODOS: Foi realizado um estudo retrospectivo envolvendo 98 exames de 59 pacientes. Utilizando o programa Java Neural Network 1.1 foi criada uma rede neural artificial para classificar os exames entre os dois grupos (normais e portadores de ceratocone). Foram utilizados 73 exames para treinamento e validação da rede, e 25 para testar o seu funcionamento. RESULTADOS: Dos 73 exames utilizados no treinamento da rede, 59 eram normais e 14 mostravam alterações relacionadas ao ceratocone. O método utilizado para treinamento da rede foi o "backpropagation". A taxa de aprendizado utilizada foi de 0,2, e a taxa de tolerância de erro 0,05. Dos 25 exames utilizados para a avaliação da eficácia da rede, 19 eram normais, e 6 apresentavam ceratocone. Após o treinamento a rede apresentou sensibilidade e especificidade de 83 e 100%, respectivamente. CONCLUSÃO: A rede neural artificial representa uma opção útil e viável para auxiliar na classificação de exames realizados com o Orbscan II TM.

Keywords: Ceratocone; Dilatação, patológica; Córnea; Redes neurais (computação); Campos visuais