Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2011 |
Autor(a) principal: |
Welfer, Daniel |
Orientador(a): |
Scharcanski, Jacob |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Palavras-chave em Inglês: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/34777
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Resumo: |
Através das imagens de fundo do olho, os especialistas em oftalmologia podem detectar possíveis complicações relacionadas ao Diabetes como a diminuição ou até a perda da capacidade de visão. O Edema Macular Diabético (EMD) é uma das complicações que lideram os casos de danos à visão em pessoas em idade de trabalho. Sendo assim, esta tese apresenta métodos para automaticamente identificar os diferentes níveis de gravidade do Edema Macular Diabético visando auxiliar o especialista no diagnóstico dessa patologia. Como resultado final, propõe-se automaticamente e rapidamente identificar, a partir da imagem, se o paciente possui o EMD leve, moderado ou grave. Utilizando imagens de fundo do olho de um banco de dados livremente disponível na internet (ou seja, o DIARETDB1), o método proposto para a identificação automática do EMD obteve uma precisão de 94,29%. Alguns métodos intermediários necessários para a solução desse problema foram propostos e os resultados publicados na literatura científica. |