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http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/8939
Tipo: | Dissertação |
Título: | Modelos computacionais baseados em inteligência artificial e estatística para o apoio à decisão médica na escolha das fórmulas biométricas em catarata |
Título(s) alternativo(s): | Computational models based on artificial and statistical intelligence to support medical decisions in the choice of biometric formulas in cataract |
Autor(es): | Santos, Mateus Lins dos |
Primeiro Orientador: | Machado, Aydano Pamponet |
metadata.dc.contributor.advisor-co1: | Lyra, Joao Marcelo de Almeida Gusmao |
metadata.dc.contributor.referee1: | Coelho, Jorge Artur Peçanha de Miranda |
metadata.dc.contributor.referee2: | Pereira, Frederico Augusto de Souza |
Resumo: | A catarata é a maior causa de cegueira reversível no mundo, apesar do tratamento cirúrgico seguro, reprodutível e com capacidade de corrigir erros refrativos e prevenir fenômenos fotodistópicos através do cálculo adequado, por meio de fórmulas biométricas, do poder refrativo da nova lente intraocular. Os resultados destas técnicas são bons, porém apresentam resultados inadequados em pacientes com olhos de medidas biométricas atípicas. Neste estudo desenvolvemos e apresentamos múltiplos modelos computacionais capazes de prever a precisão de cada fórmula intraocular em determinados grupos de indivíduos, inclusive para diferentes lentes intraoculares e subgrupos biométricos. Os algoritmos desenvolvidos neste estudo são capazes de auxiliar o oftalmologista na tomada de decisão e trazer melhores resultados na cirurgia de catarata. |
Abstract: | Cataract is the leading cause of reversible blindness in the world, despite the safe, reproducible surgical treatment capable of correcting refractive errors and preventing photodystopic phenomena through the proper calculation, by means of biometric formulae, of the refractive power of the new intraocular lens. The technical results are good, but they present inadequate results in patients with eyes with atypical biometric measurements. In this study, we developed and presented multiple computational models capable of predicting the accuracy of each intraocular formula in certain groups, including different intraocular lenses and subgroups of individuals with similar biometric measures. The algorithms developed in this study are able to help the ophthalmologist in the decision making and bring better results in cataract surgery. |
Palavras-chave: | Lente intraocular Erro refrativo Fórmulas biométricas Cirurgia de catarata Intraocular lenses Refractive error Biometric formulae Cataract surgery |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Alagoas |
Sigla da Instituição: | UFAL |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento |
Citação: | SANTOS, Mateus Lins dos. Modelos computacionais baseados em inteligência artificial e estatística para o apoio à decisão médica na escolha das fórmulas biométricas em catarata. 2022. 103 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional do Conhecimento) – Instituto de Computação, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2021. |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/8939 |
Data do documento: | 19-nov-2021 |
Aparece nas coleções: | Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC |
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