Equipamento oftalmológico com Inteligência Artificial para detecção precoce de ceratocone por meio de medidas da córnea, utilizando Topografia de Plácido e Tomografia de Scheimpflug

• Processo: 22/09907-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2022
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2024
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica - Engenharia Médica
• Pesquisador responsável: André Orlandi de Oliveira
• Beneficiário: Giuliano Rossi
• CNAE: Fabricação de aparelhos eletromédicos e eletroterapêuticos e equipamentos de irradiação
• Vinculado ao auxílio: 19/15216-5 - Equipamento oftalmológico com inteligência artificial para detecção precoce de ceratocone por meio de medidas da córnea, utilizando Topografia de Plácido e Tomografia de Scheimpflug, AP.PIPE
• Assunto(s): Diagnóstico precoce Inteligência artificial Visão computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Ceratocone subclínico | Detecção precoce | Inteligência Artificial | Visão Computacional | Instrumentação oftalmológica

Resumo

A detecção precoce de doenças de ectasia da córnea ganhou muita relevância pelo alto risco apresentado por casos subclínicos (assistomáticos) de desenvolver ectasia iatrogênia da córnea após cirurgia refrativa para correção da visão. Além disso, com a disseminação da técnica de crosslinking, que é capaz de interromper o avanço de ceratocone por exemplo, a identificação precoce de casos de ceratocone (chamados de subclínico e assintomáticos) se tornou muito importante para que o profissional de oftalmologia possa intervir o mais cedo possível nesses casos, a fim de minimizar os danos causados ao paciente pela doença. Portanto, paralelamente aos avanços no tratamento, deve-se avançar nas tecnologias de identificação de doenças para auxiliar na decisão clínica desses casos, de modo a obter uma maior taxa de sucesso nos tratamentos. Apesar de haver equipamentos que fornecem diferentes medidas do olho, o diagnóstico precoce do ceratocone exige do profissional de oftalmologia muita experiência e acurácia, uma vez que no estágio subclínico a doença pode ser assintomática e de difícil identificação. Dessa forma, a utilização de sistemas computacionais para o auxílio ao diagnóstico se torna bastante relevante e, nesse sentido, a Inteligência Artificial (IA), em especial a Visão Computacional, pode ser explorada e utilizada no desenvolvimento desses sistemas. Por isso, o objetivo principal desse projeto é a aplicação de técnicas e métodos de Visão Computacional, Redes Neurais Artificiais e polinômios de Zernike para a identificação, principalmente, de casos subclínicos de ectasia. Isso será feito por meio de medidas da seção anterior do olho, obtidas a partir de imagens da tomografia de Scheimpflug e da topografia de Plácido, que em conjunto oferecem todos os parâmetros necessários para a aplicação de algoritmos que ajudem alcançar altas sensibilidade e especificidade nos exames. Como a empresa Eyetec já possui seu próprio topógrafo de Plácido, a tomografia de Scheimpflug será adicionada a esse equipamento pela implementação de uma técnica diferente da utilizada por outros fabricantes atualmente, e que, além de simplificar simplificar o processo de fabricação, também reduz seu custo. Além disso, também será desenvolvida e agregada ao equipamento a funcionalidade de análise de filme lacrimal com todas as ferramentas necessárias para diagnóstico de olho seco, como por exemplo o tempo de quebra do filme lacrimal. Finalmente, o projeto contempla um equipamento embarcado, capaz de operar sem a necessidade de um computador ou notebook externo, que além de simplificar seu uso, reduz consideravelmente o espaço necessário para sua operação. Com isso, ao final do projeto espera-se obter um equipamento completo e robusto para diagnóstico de doenças relacionadas à córnea, com preço acessível a fim de democratizar esse tipo de exame e aumentar o alcance dessa tecnologia, reduzindo o número de pessoas com problemas não diagnosticados de ectasia, principalmente o ceratocone.