2.3 Métodos de tratamento para casos de ambliopia - DCA

2.2.2. Implementation of an RBF neural network on embedded systems: real-time
face tracking and identity verification (YANG, et al., 2003)
Apesar de apresentar um escopo de aplicação diferente dos demais trabalhos discutidos
nesse capítulo, o trabalho desenvolvido por Fan Yang e Michel Paindavoine aborda a utilização
de redes neurais artificiais RBF em chips DSP para processamento de imagens. O
processamento a que se destina é a detecção e reconhecimento de rostos em imagens. Além
dos DSPs, a análise também foi feita em FPGA e chips ZISC. Tendo todas as plataformas
apresentado taxa de sucesso acima de 85%, as taxas de quadros/segundo variaram
intensamente.
O modelo de análise com redes neurais RBF (Radial Basis Function) também foi pesquisado
por Rosenblum, et al.1, Ranganath, et al.2, e Howell e Buxton3. Foi observado que sob
condições de variação de orientação, escala, pose e iluminação o erro obtido foi de 5 a 9%.
Também ressaltam a simplicidade computacional e robustez para generalização.
Os experimentos foram realizados com oito vídeos de 256 imagens de resolução 288x352.
Nas imagens, os rostos tinham dimensões variando de 40x32 a 135x108 a uma escala de 1.5.
Os autores ainda consideraram nos experimentos variações no tamanho do vetor de entrada
da rede neural, variações na distância ao alvo e também nas funções de ativação da RBF.
Utilizando um modelo com 15 nós na camada oculta, a implementação do sistema proposto
obteve melhor desempenho computacional nos chips ZISC, atingindo 25 quadros/segundo. A
melhor taxa de acerto ficou por conta da plataforma DSP. Os autores afirmam que seria
possível atingir o desempenho ideal com um DSP modelo C64+ (foi experimentado o
TMS320C62) a uma taxa de 28 quadros/segundo. Podemos notar que o melhor desempenho
tanto dos chips ZISC quanto do modelo em FPGA pode estar associado ao paralelismo criado
por suas diversas camadas.
Em relação a este trabalho, destaca-se a relevância do experimento com redes neurais RBF
executando em processadores DSPs. No entanto, segundo conclusão dos autores, seria
recomendável o uso de técnicas de paralelização de processamento para atingir melhor taxas
de quadros.
2.3
Métodos de tratamento para casos de ambliopia
Sabendo que casos de ambliopia geralmente estão associados à perda parcial da visão em
um dos olhos, a maioria dos tratamentos para esses casos se baseia na oclusão do olho
“perfeito”. No entanto, embora tais métodos de tratamento alcancem bons resultados, a
ambliopia não está necessariamente associada à perda de visão por um dos olhos, mais
precisamente deve-se a perda de sincronismo entre as imagens captadas pelos dois olhos.
Logo, alguns estudos revelam que a oclusão do olho “perfeito” poderia reverter a ambliopia.
Ou seja, um olho passaria a enxergar enquanto o outro perderia a sua capacidade.
1
ROSENBLUM, M.; YACOOB, Y.; DAVIS, L.S., “Human expression recognition from motion using a radial
basis function network architecture”, IEEE Transactions on Neural Network, vol. 7, 1996
2
RANGANATH, S.; ARUN, K., “Face recognition using transform features and neural networks”, Pattern
Recognition, vol. 30, 1997
3
HOWELL, A.J.; BUXTON, H., “Learning identify with radial basis function network”, Neurocomputing,
vol. 20, 1998
Long To (TO, et al., 2011), da universidade de Montreal, juntamente com outros
pesquisadores, questionam o tratamento por penalização (quando um olho é ocluído) e
sugerem uma solução baseada em estímulo à habilidade binocular, isto é, quando o cérebro
compõe uma imagem formada por ambas as captações das duas retinas. Os autores ainda
alegam que, como a maioria dos casos tratados ocorre em crianças de até 12 anos, o uso de
tampões nos olhos é constrangedor. Tal constrangimento levaria ao comprometimento do
sucesso do tratamento.
A abordagem do trabalho baseia-se no princípio em que, se estímulos visuais forem
apresentados de forma simultânea, porém separa para cada olho, de uma forma que
suficientemente favorece o olho amblíope (através de redução do contraste da imagem ao
olho “perfeito”) em um ponto de equilíbrio de contraste, então ambos os olhos contribuem
para a percepção visual. A determinação do ponto de equilíbrio de contraste é fundamental
para a cooperação entre os olhos e, consequentemente, o sucesso do tratamento.4 5
A calibragem do nível de contraste está diretamente associada ao nível de visão captada
pelo olho amblíope. Quanto menor a capacidade de visão, menor será o contraste da imagem
exibida ao olho “perfeito”. Essa pequena taxa de contraste serve como o tampão utilizado
pelos métodos oclusivos. A tarefa a ser realizada pelo paciente é de indicar a direção de
movimentação dos pontos sendo exibidos na tela.
A solução desenvolvida pelos pesquisadores da universidade canadense foi um jogo
semelhante ao clássico Tetris para um dispositivo multimídia portátil. O mod do jogo apresenta
simultaneamente duas imagens distintas destinadas a cada um dos olhos do paciente de forma
sobreposta. Espera-se que, em se tratando de um jogo popular, principalmente as crianças
despertem maior interesse e obtenham melhores resultados no tratamento.
Os testes foram desenvolvidos por três equipes concorrentemente, compostas de
oftalmologistas e optometristas das universidades de McGill e Waterloo, no Canadá, e
Auckland, na Nova Zelândia. Os pacientes possuíam ambliopia causada por estrabismo ou
anisometropia, quando há a ocorrência de um borrão crônico em um dos olhos durante o
desenvolvimento infantil devido a um erro de refração entre os olhos. As seções tinham
duração de uma a duas horas sendo repetidas diariamente.
Após o período de treinamento, observou-se que seis dos nove pacientes foram capazes de
tolerar a mesma taxa de contraste para ambos os olhos. E, do total, três ainda deixaram de ser
considerados amblíopes.
4
MANSOURI, B.; THOMPSON, B.; HESS, R.F., “Intact binocular interaction in amblyopia: A new gateway
to treatment of amblyopia”, Investigative Ophthalmology & Visual Science, vol. 49, 2008.
5
MANSOURI, B.; THOMPSON, B.; HESS, R.F., “Measurement of suprathreshold binocular interactions in
amblyopia”, Vision Research, no. 48, 2008.