@MASTERSTHESIS{ 2017:265381378,
 	title = {Metodologia Computacional para Detecção e Diagnóstico Automáticos de Estrabismo em Vídeos Digitais utilizando o Cover Test},
 	year = {2017},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/1292",
 	abstract = "O processamento de imagens médicas vem contribuindo para a detecção e o
 diagnóstico de anomalias no corpo humano, sendo uma importante ferramenta
 na redução do grau de incerteza do diagnóstico, provendo uma fonte adicional
 de informação aos especialistas. Uma dessas anomalias é o estrabismo, que afeta
 aproximadamente 4% da população e modifica o mecanismo de visão, resultando
 em problemas estéticos e sensoriais. O primeiro caso é reversível a qualquer
 idade. Já em relação aos problemas sensoriais, o tratamento tardio pode levar
 á um quadro irreversível. O cover test é um dos tipos de exames realizados
 para diagnosticar tal patologia. A utilização de recursos computacionais de baixo
 custo no auxílio diagnóstico e terapêutico dentro da subespecialidade estrabismo
 ainda não é uma realidade. Portanto, este trabalho apresenta uma metodologia
 computacional para pré-diagnosticar automaticamente o estrabismo através de
 víıdeos digitais da aplicação do exame cover test. Para tanto, a metodologia
 foi dividida em 8 etapas: (1) Aquisição, (2) Redução da região dos olhos, (3)
 Localização da pupila, (4) Localização do limbo, (5) Rastreamento dos olhos, (6)
 Detecção do oclusor, (7) Detecção e (8) Diagnóstico do estrabismo. A eficácia do
 método na indicação do diagnóstico foi avaliada através de comparações realizadas
 com os diagnósticos fornecidos pelo especialista. Para a detecção de estrabismo,
 a metodologia proposta obteve 100% de especificidade, 80% de sensibilidade e
 93,33% de acurácia e demonstrou 87% de acurácia no diagnóstico do estrabismo,
 mesmo considerando medidas menores que 1 dioptria prismática, apresentando
 erro médio de 2,57 dioptrias prismáticas na aferição do desvio. Assim, foi
 demonstrada a viabilidade da utilização de recursos computacionais baseados em
 técnicas de processamento de imagens para alcançar o diagnóstico de estrabismo
 através do cover test.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}