00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IC - INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Machado, Aydano Pamponet-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9314020351211705pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Lyra, João Marcelo de Almeida Gusmão-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2484285604076084pt_BR
dc.contributor.referee1Costa, Evandro de Barros-
dc.contributor.referee2Leão, Edileuza Virginio-
dc.contributor.referee3Mello, Rafael Ferreira Leite de-
dc.creatorAlmeida, Mariana Silva Gois de-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4198637428024688pt_BR
dc.date.accessioned2024-03-08T18:10:24Z-
dc.date.available2024-03-08-
dc.date.available2024-03-08T18:10:24Z-
dc.date.issued2023-08-31-
dc.identifier.citationALMEIDA, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/13325-
dc.description.abstractObjective: 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Alagoaspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informáticapt_BR
dc.publisher.initialsUFALpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectBiometria ocularpt_BR
dc.subjectFórmulas biométricaspt_BR
dc.subjectCálculo do poder da lente intraocularpt_BR
dc.subjectAprendizagem de máquinapt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectOcular biometricspt_BR
dc.subjectBiometric formulaspt_BR
dc.subjectCalculation of IOL powerpt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectArtificial intelligencept_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleO uso da aprendizagem de máquina para a criação de fórmula biométrica para o cálculo da lente intraocularpt_BR
dc.title.alternativeThe use of machine learning to create a biometric formula for intraocular lens calculationpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.description.resumoObjetivo: 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.pt_BR
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