Métodos computacionais para identificar automaticamente estruturas da retina e quantificar a severidade do edema macular diabético em imagens de fundo de olho

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Welfer, Daniel
• Orientador(a): Scharcanski, Jacob
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Informática médica; Computação gráfica; Processamento de imagens
• Palavras-chave em Inglês: Diabetic macular edema; Eye fundus images; Mathematical morphology; Diagnostic imaging; Photography; Image interpretation; Computer assisted
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/34777

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.