@MASTERSTHESIS{ 2017:1345304028,
 	title = {Diagnóstico de glaucoma em retinografias utilizando funções geoestatística},
 	year = {2017},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/1536",
 	abstract = "O glaucoma e uma das doenças que mais causam cegueira em todo o mundo segundo estimativa da Organização Mundial da Saúde (OMS). O Conselho Brasileiro de Oftalmologia (CBO) estima que no Brasil existam 985 mil portadores de glaucoma com mais de 40 anos de idade. A utilização de sistemas de detecção e diagnóstico auxiliados por computador (CAD - Computer Aided Detection e CADx -Computer Aided Diagnosis) tem contribuído para aumentar as chances de detecção e diagnósticos corretos, que proporcionam, uma opinião preliminar, auxiliando  os especialistas na tomada de decisões sobre o tratamento do glaucoma. O principal objetivo  deste trabalho e apresentar um método para diagnóstico automático de glaucoma em imagens  de retinografia utilizando características de textura. Neste trabalho, o Local Binary Pattern é usado para gerar uma representação do padrões de textura da imagem. As funções geoestatísticas, semivariograma, semimadograma, covariograma e correlograma, sao utilizadas como extratores  de textura. Com as características geradas e realizada uma etapa para selecionar o melhor modelo  de classificação utilizando o algoritmo genético. Em seguida é realizada a classificação usando  a Maquina de Vetores de Suporte. O método apresentou como melhor resultado uma acurácia  de 91%, sensibilidade de 95% e especificidade de 88%, comprovando que as características geradas pelas funções geoestatísticas para extração de textura geram um conjunto discriminante satisfatório.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET}
}