DetecÃÃo e SegmentaÃÃo de Estruturas em Imagens MÃdicas de Retina - Rodrigo de Melo Souza Veras (2014)
Imagens de fundo de olho constituem um valioso recurso para o diagnÃstico mÃdico, pois muitas vezes apresentam indicaÃÃes de doenÃas oftÃlmicas como as da retina e atÃ mesmo doenÃas sistÃmicas como diabetes, hipertensÃo e arteriosclerose. Esta tese trata de algoritmos de detecÃÃo de estruturas como a fÃvea, mÃcula, exsudatos e disco Ãptico (DO) em imagens de retina. Em se tratando de algoritmos de detecÃÃo da fÃvea em imagens coloridas de retina, propomos um algoritmo assim como conjunto de regras para avaliaÃÃo dos mesmos. A detecÃÃo automÃtica desta estrutura anatÃmica Ã um prÃ-requisito para o diagnÃstico auxiliado por computador de vÃrias doenÃas da retina, como a degeneraÃÃo macular. Entretanto, as pequenas dimensÃes e baixo contraste da fÃvea dificultam a execuÃÃo desta tarefa de detecÃÃo. O algoritmo proposto determina a regiÃo de interesse levando em consideraÃÃo as coordenadas do DO e o fato da fÃvea ser uma Ãrea escura, homogÃnea e sem presenÃa de vasos sanguÃneos. Em seguida, o mÃtodo realiza a etapa de segmentaÃÃo dos vasos e pesquisa pela janela com menor mÃdia de intensidade de cor na imagem resultante da fusÃo entre os canais vermelho e verde. Os testes do algoritmo de detecÃÃo da fÃvea foram realizados em trÃs bases de imagens pÃblicas de referÃncia ARIA, DRIVE e MESSIDOR. Neste trabalho, propomos ainda um algoritmo de detecÃÃo de exsudatos em imagens de retina. A metodologia proposta combina agrupamento nebuloso e tÃcnicas de morfologia matemÃtica. Os resultados confirmam a melhoria no desempenho do mÃtodo de detecÃÃo quando comparado aos mÃtodos disponÃveis na literatura. Portanto, comparamos os resultados de seis algoritmos automÃticos de detecÃÃo do DO disponÃveis na literatura, utilizando dados de referÃncia das bases pÃblicas ARIA, STARE, DRIVE e MESSIDOR. O objetivo era determinar a robustez dos mesmos em detectar o DO em imagens de retina saudÃveis e com a presenÃa de patologias. Observamos que em geral os mÃtodos de detecÃÃo de DO que apresentam melhor desempenho o fazem em bases menos desafiadoras como as duas Ãltimas, ou seja, eles alcanÃam as maiores taxas de acerto.