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Tipo do documento: Dissertação
Título: Diagnóstico de glaucoma a partir de imagens de fundo de olho utilizando índices de diversidade
Título(s) alternativo(s): Diagnosing glaucoma from background images using diversity indexes
Autor: ARAUJO, Jose Denes Lima 
Primeiro orientador: PAIVA, Anselmo Cardoso de
Primeiro coorientador: SILVA, Aristófanes Corrêa
Primeiro membro da banca: PAIVA, Anselmo Cardoso de
Segundo membro da banca: SILVA, Aristófanes Corrêa
Terceiro membro da banca: BRAZ JUNIOR, Geraldo
Quarto membro da banca: AIRES, Kelson Romulo Teixeira
Resumo: 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%
Abstract: Glaucoma is one of the leading causes of blindness worldwide, and is usually caused by an increase in the intraocular pressure that damages the optic nerve and gradually causes vision loss. It is a disease that has no symptoms in the early stages and its early diagnosis can prevent the vision loss and blindness. Fundus images are used by experts to examine the optic disc in order to identify the changes caused by glaucoma. In addition, image processing and pattern recognition techniques are used for the development of computational tools in order to provide support in the process of analyzing these images. This work proposes a methodology for the glaucoma diagnosis from fundus images using diversity indexes as texture descriptors. After extraction of texture features, genetic algorithms are used to select the best set of features. Finally, the support vector machine is used to perform the classification. The proposed methodology revealed promising results for glaucoma diagnosis, reaching accuracy of 93.41%, sensitivity of 92.36% and specificity of 95.05%, as best results
Palavras-chave: Imagem de fundo de olho.
Glaucoma.
Diagnóstico.
Índice de diversidade.
Fundus images.
Glaucoma.
Diagnosis.
Diversity index
Área(s) do CNPq: Ciência da Computação
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Maranhão
Sigla da instituição: UFMA
Departamento: COORDENAÇÃO DO CURSO DE CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO/CCET
Programa: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET
Citação: ARAUJO, Jose Denes Lima. Diagnóstico de glaucoma a partir de imagens de fundo de olho utilizando índices de diversidade. 2018. 67f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2120
Data de defesa: 26-Fev-2018
Aparece nas coleções:DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

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