@MASTERSTHESIS{ 2018:1116273046,
 	title = {Diagnóstico de glaucoma a partir de imagens de fundo de olho utilizando índices de diversidade},
 	year = {2018},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2120",
 	abstract = "O glaucoma é uma das principais causas de cegueira no mundo, sendo causado usualmente
 pelo aumento da pressão intraocular que danifica o nervo óptico e provoca perda da
 visão, gradualmente. É uma doença que não apresenta sintomas nas fases iniciais e seu
 diagnóstico precoce pode prevenir a perda da visão e a cegueira. Imagens de fundo de
 olho são utilizadas por especialistas para examinar o disco óptico com o objetivo de
 identificar as mudanças causadas pelo glaucoma. Além disso, técnicas de processamento de
 imagens e reconhecimento de padrões são utilizadas para o desenvolvimento de ferramentas
 computacionais com o objetivo de auxiliar no processo de análise destas imagens. Este
 trabalho propõe uma metodologia para o diagnóstico do glaucoma a partir de imagens
 de fundo de olho utilizando índices de diversidade, como descritores de textura. Após a
 extração de características de textura, algoritmos genéticos são utilizados para a seleção
 das características mais relevantes. E por fim, a máquina de vetores de suporte foi aplicada
 para realizar a classificação. A metodologia proposta apresenta resultados promissores
 para o diagnóstico do glaucoma alcançando, como melhor resultado, acurácia de 93,41%,
 sensibilidade de 92,36% e especificidade de 95,05%",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET},
 	note = {COORDENAÇÃO DO CURSO DE CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO/CCET}
}