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http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/13325| Tipo: | Dissertação |
| Título: | O uso da aprendizagem de máquina para a criação de fórmula biométrica para o cálculo da lente intraocular |
| Título(s) alternativo(s): | The use of machine learning to create a biometric formula for intraocular lens calculation |
| Autor(es): | Almeida, Mariana Silva Gois de |
| Primeiro Orientador: | Machado, Aydano Pamponet |
| metadata.dc.contributor.advisor-co1: | Lyra, João Marcelo de Almeida Gusmão |
| metadata.dc.contributor.referee1: | Costa, Evandro de Barros |
| metadata.dc.contributor.referee2: | Leão, Edileuza Virginio |
| metadata.dc.contributor.referee3: | Mello, Rafael Ferreira Leite de |
| Resumo: | Objetivo: Elaborar uma nova fórmula biométrica com base em um banco de dados da população brasileira e comparar o seu desempenho com o de outras 6 fórmulas existentes tanto na prática clínica quanto no meio científico. Local: Os participantes foram avaliados e submetidos à cirurgia em um hospital oftalmológico de Brasília, DF, Brasil. Desenho: Um estudo clínico retrospectivo para comparar o desempenho de fórmulas biométricas. Metodologia: A fórmula biométrica foi construída seguindo o processo de descoberta de conhecimento em base de dados (KDD) e os desempenhos de modelos de aprendizagem de máquina e das fórmulas de Barrett Universal II, Haigis, Hoffer Q, Holladay 1, Kane e SRK/T foram analisados comparando-se o erro absoluto mediano e a porcentagem de olhos com menos de 0,5 e 1,0D de erro absoluto. Resultados: Foram analisados 1526 olhos únicos, onde as fórmulas de Barrett Universal II, Haigis, Hoffer Q, Holladay 1, Kane e SRK/T e os modelos MLP e SVR obtiveram, respectivamente, os seguintes valores de erro absoluto mediano: 0.393, 0.426, 0.427, 0.387, 0.409, 0.410, 0.405 e 0.370 D. Os desempenhos do modelo SVR e das fórmulas Holladay 1 e Barrett Universal II também foram superiores em todos os subgrupos estudados. Conclusão: A fórmula baseada em modelo computacional proposta obteve resultados superiores em comparação com outras fórmulas para cálculo do poder da lente intraocular nesta população e em todos os subgrupos biométricos estudados. |
| Abstract: | Objective: To develop a new biometric formula based on a database of the Brazilian population and compare its performance with that of 6 other formulas existing both in clinical practice and in the scientific world. Location: Participants were evaluated and underwent surgery at an ophthalmological hospital in Brasília, DF, Brazil. Design: A retrospective clinical study to compare the performance of biometric formulas. Methodology: The biometric formula was constructed following the knowledge discovery in database (KDD) and the performances of machine learning models and the formulas of Barrett Universal II, Haigis, Hoffer Q, Holladay 1, Kane and SRK/ T were analyzed by comparing the median absolute error and the percentage of eyes with less than 0.5 and 1.0D of absolute error. Results: 1526 single eyes were analyzed, where the Barrett Universal II, Haigis, Hoffer Q, Holladay 1, Kane and SRK/T formulas and the MLP and SVR models obtained, respectively, the following median absolute error values: 0.393, 0.426, 0.427, 0.387, 0.409, 0.410, 0.405 and 0.370 D. The performances of the SVR model and the Holladay 1 and Barrett Universal II formulas were also superior in all subgroups studied. Conclusion: The proposed computational model-based formula obtained superior results compared to other formulas for calculating intraocular lens power in this population and in all biometric subgroups studied. |
| Palavras-chave: | Biometria ocular Fórmulas biométricas Cálculo do poder da lente intraocular Aprendizagem de máquina Inteligência artificial Ocular biometrics Biometric formulas Calculation of IOL power Machine learning Artificial intelligence |
| 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 Informática |
| Citação: | ALMEIDA, Mariana Silva Gois de. O uso da aprendizagem de máquina para a criação de fórmula biométrica para o cálculo da lente intraocular. 2024. 57 f. Dissertação (Mestrado em Informática) – Programa de Pós-graduação em Informática, Instituto de Computação, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2023. |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/13325 |
| Data do documento: | 31-ago-2023 |
| Aparece nas coleções: | Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC |
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| O uso da aprendizagem de máquina para a criação de fórmula biométrica para o cálculo da lente intraocular.pdf | 854.62 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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