Search Results

Abstract

OBJETIVOS: Nosso principal objetivo neste trabalho foi de desenvolver e comparar duas técnicas diferentes para classificação de superfícies corneanas. Uma rede neural artificial alimentada adiante e análise descriminante foram as técnicas de classificação comparadas neste trabalho. MÉTODOS: As entradas para ambos os métodos de classificação foram os primeiros 15 coeficientes de Zernike para 80 córneas mensuradas anteriormente em um topógrafo Eyesys instalado no Departamento de Oftalmologia da Escola Paulista de Medicina - UNIFESP. A rede neural tem 5 saídas que foram associados aos cinco casos típicos contidos na base de dados: ceratocone, astigmatismo a favor da regra, astigmatismo contra a regra, formato "regular" ou "normal" e pós-PRK. RESULTADOS: Os resultados de ambos os métodos foram estatisticamente analisados em termos de precisão. Os resultados gerais para ambos os métodos de redes neurais e análise discriminante foram 94% e 84,8%, respectivamente. CONCLUSÃO: Embora tenha-se utilizado uma base de dados relativamente pequena, os resultados obtidos aqui indicam que os polinômios de Zernike podem ser um parâmetro de entrada para classificação de diferentes formatos de córnea, tanto para uso com redes neurais ou análise discriminante.

Keywords: Topografia da córnea; Análise estatística; Redes neurais (computação); Inteligência artificial; Análise discriminante