Bruno Kevin Vasconcelos Bandeira

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• 2021 - Atual

  Desenvolvimento em Computação e Inteligência Artificial, Descrição: A ectasia corneana conhecida como ceratocone (CTC) é uma doença ocular caracterizada por mudanças estruturais da córnea que conduzem ao afinamento de sua espessura e à formação de protrusões superficiais que se desenvolvem em formato de ?cone?, razão pela qual a nomenclatura deriva., A aplicação de métodos baseados em inteligência artificial com a finalidade de assistir especialistas na detecção precoce do CTC começou a se expandir há menos de uma década. É possível encontrar algoritmos que processam dados da topografia corneana com desempenho elevado. O conjunto de métodos reportados na literatura cobre desde máquinas de vetor de suporte (SVM) para classificação de imagens de olhos ceratocônicos, redes neurais para predição de evolução da doença, até as variações mais modernas de aprendizagem profunda. Destacamos, em particular, a recente contribuição de (Lavric e Valentin, 2019). Os autores desenvolveram o algoritmo KeratoDetect, que tem o objetivo de integrar redes neurais convolucionais (CNNs) para o diagnóstico de CTC em imagens de topografia corneana., A contribuição dos métodos baseados em IA para a oftalmologia é variada. Um dos principais objetivos deles é eliminar a distância entre a pesquisa e a aplicabilidade clínica, já que fornece parâmetros para perfilamento de risco. Redes neurais são usadas para identificar camadas saudáveis da córnea em exames de microscopia. Redes neurais convolucionais são empregadas para avaliar imagens OCT (Tomografia de Coerência Óptica) de ultra-resolução e detecctar características histológicas com precisão. Técnicas de aprendizagem de máquina são hoje aplicadas para quantificação de sombreamento em pós-cirurgia de cross-linking., Apesar de reconhecidos avanços, são grandes os desafios que persistem na área: i) limitação da variedade e quantidade de dados de treinamento para modelos de aprendizagem profunda; ii) alta quantidade de ruídos derivados dos dados biológicos; iii) altos custos dos equipamentos de medição e da aquisição de imagens; iv) intercomunicabilidade díspar entre dispositivos de mesma tecnologia. Por outro lado, deve-se levar em conta que a ceratometria ocular fornece uma riqueza de informação para a modelagem matemático-computacional das camadas corneanas, as quais podem ser integradas a modelos inteligentes para melhor análise, e sua interação com volumes fluidos (e.g. humor aquoso) (Lopes, Eliasy e Ambrosio, 2019).. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Bruno Kevin Vasconcelos Bandeira - Coordenador / Rafael Marrocos Magalhães - Integrante.

• 2021 - Atual

  Desenvolvimento em Computação e Análise de Dados, Descrição: A ectasia corneana conhecida como ceratocone (CTC) é uma doença ocular caracterizada por mudanças estruturais da córnea que conduzem ao afinamento de sua espessura e à formação de protrusões superficiais que se desenvolvem em formato de ?cone?, razão pela qual a nomenclatura deriva., A aplicação de métodos baseados em inteligência artificial com a finalidade de assistir especialistas na detecção precoce do CTC começou a se expandir há menos de uma década. É possível encontrar algoritmos que processam dados da topografia corneana com desempenho elevado. O conjunto de métodos reportados na literatura cobre desde máquinas de vetor de suporte (SVM) para classificação de imagens de olhos ceratocônicos, redes neurais para predição de evolução da doença, até as variações mais modernas de aprendizagem profunda. Destacamos, em particular, a recente contribuição de (Lavric e Valentin, 2019). Os autores desenvolveram o algoritmo KeratoDetect, que tem o objetivo de integrar redes neurais convolucionais (CNNs) para o diagnóstico de CTC em imagens de topografia corneana., A contribuição dos métodos baseados em IA para a oftalmologia é variada. Um dos principais objetivos deles é eliminar a distância entre a pesquisa e a aplicabilidade clínica, já que fornece parâmetros para perfilamento de risco. Redes neurais são usadas para identificar camadas saudáveis da córnea em exames de microscopia. Redes neurais convolucionais são empregadas para avaliar imagens OCT (Tomografia de Coerência Óptica) de ultra-resolução e detecctar características histológicas com precisão. Técnicas de aprendizagem de máquina são hoje aplicadas para quantificação de sombreamento em pós-cirurgia de cross-linking., Apesar de reconhecidos avanços, são grandes os desafios que persistem na área: i) limitação da variedade e quantidade de dados de treinamento para modelos de aprendizagem profunda; ii) alta quantidade de ruídos derivados dos dados biológicos; iii) altos custos dos equipamentos de medição e da aquisição de imagens; iv) intercomunicabilidade díspar entre dispositivos de mesma tecnologia. Por outro lado, deve-se levar em conta que a ceratometria ocular fornece uma riqueza de informação para a modelagem matemático-computacional das camadas corneanas, as quais podem ser integradas a modelos inteligentes para melhor análise, e sua interação com volumes fluidos (e.g. humor aquoso) (Lopes, Eliasy e Ambrosio, 2019).. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Bruno Kevin Vasconcelos Bandeira - Coordenador / Rafael Magalhães - Integrante.