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Método classificatório de imagens da retina humana na presença de disreflexia autonômica

PRINCIPAIS BENEFÍCIOS E CARACTERÍSTICAS DA INVENÇÃO

chip

Segmentação automática de vasos por Deep Learning

connection

Análise automática por densidade de tortuosidade

precision

Acurácia de 0,96 quando comparada à segmentação de especialistas

Novo método automático permite diagnosticar a disreflexia autonômica por meio de imagens de fundo de olho

A disreflexia autonômica (DA) é uma complicação que acomete pacientes com lesão medular acima da vértebra T6 que se caracteriza pelo aumento da pressão arterial, e que se não tratada imediatamente, pode acarretar em diversas sequelas, inclusive a morte. Por esse motivo, pesquisadores da Unicamp propuseram um novo método para identificar a DA em pacientes com lesão medular por meio de imagens de fundo de olho.

A invenção tem por fundamento resultados que demonstram que os índices de tortuosidade e de densidade de tortuosidade podem ser usados como marcadores precoces da disreflexia. Devido a isso, ela apresenta uma forma automática para identificar os vasos sanguíneos do olho, com um processo que vai desde a segmentação, passando pela seleção e obtenção dos descritores até a classificação. 

Isso é feito por meio de imagens multiespectrais obtidas por um retinógrafo. Para tanto, o retinógrafo é integrado a uma câmera fotográfica acoplada a um conjunto de filtros com comprimentos de ondas que variam de 548 a 600 nm, o que possibilita o estudo da perfusão capilar com mensuração da velocidade do fluxo sanguíneo. 

A análise da vascularização da retina é baseada na segmentação automática de vasos por Deep Learning, método que treina computadores para reconhecerem padrões e realizarem tarefas como humanos. Como resultado, a rede neural aprendeu a discriminar a borda dos vasos sanguíneos das imagens da retina com uma acurácia de 0,96 quando comparada com a segmentação de especialistas. 

INVENTORES

Rangel Arthur

• Graduação em Engenharia Elétrica (1999)
• Doutorado em Engenharia Elétrica (2007)
• Docente da Faculdade de Tecnologia (Unicamp)
Alberto Cliquet Junior
Faculdade de Ciências Médicas (FCM)
Angelica Moisés Arthur
Faculdade de Ciências Médicas (FCM)
Giulliano Paes Carnielli
Faculdade de Tecnologia (FT)
Andréa Coimbra Segatti
Faculdade de Tecnologia (FT)
Leticia Vargas de Almeida
Faculdade de Ciências Médicas (FCM)
Alexandre Gonçalves Silva
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
Jacqueline Mendonça Lopes de Faria
Faculdade de Ciências Médicas (FCM)

FACULDADE/INSTITUTO:

Faculdade de Tecnologia (FT)

DETALHES

TÍTULO: Diagnóstico de disreflexia autonômica
STATUS: DEPOSITADO
CÓDIGO: 1434_DISREFLEXIA

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