Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/1595
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título : Quantificação automática do glaucoma utilizando imagens de fundo do olho
Autor(es): Severo, Evaír Borges
Primeiro Orientador: Welfer, Daniel
Resumo: O glaucoma é uma doença ocular crônica que afeta milhões de pessoas no mundo. Em imagens de fundo do olho, o glaucoma aparece como uma erosão no disco óptico, chamada de escavação. Essa escavação é normalmente detectada e quantificada manualmente pelo oftalmologista. Nesse contexto, o presente trabalho propõe um método automático para detectar e quantificar o grau de severidade vertical e horizontal do glaucoma em imagens de fundo do olho. Para realizar essa tarefa, é necessário detectar o disco óptico e a escavação com maior precisão possível. A detecção dessas estruturas baseia-se em técnicas de morfologia matemática. Nos experimentos, foram utilizados os bancos de imagens DIARETDB1, MESSIDOR e MESSIDOR-2, que são bancos de imagens disponibilizados publicamente. Em adição, foi utilizado um conjunto de imagens obtidas de um hospital local. Como resultados, o método de detecção da escavação obteve médias de sensibilidade e especificidade de 84,06% e 99,95% respectivamente. O método de detecção do disco óptico atingiu 92.92% de sensibilidade e 99.87% de especificidade. Por fim, a quantificação automática do grau de severidade do glaucoma, atingiu uma média de erro de 0.02 para a quantificação vertical e 0.05 na quantificação horizontal.
Resumen : Glaucoma is a chronic eye disease that affects millions of people worldwide. In color eye fundus images, glaucoma appears like an erosion in the optic disk, called excavation. Usually this excavation is manually quantified by a expert. This paper proposes a morphologic-based method for detect and quantify the severity of glaucoma using color eye fundus images. To accomplish this task, it is necessary to detect the optical disk and the excavation with highest precision. The detection of these structures is based on mathematical morphology techniques. The proposed method was evaluated using images from the DIARETDB1, MESSIDOR and MESSIDOR-2 databases. In addition, local images were also used. As results, the detection method of the excavation has reached an average sensitivity and specificity of 84.06% and 99.95%, respectively. The detection method of the optic disk has reached average sensivity and specificity of 92.92% and 99.87%, respectively. Finally, the automatic quantify of the severity of glaucoma, reached an average of error of 0.02 for the vertical quantify and 0.05 for horizontal quantify.
Palabras clave : Computer science
Image processing
Mathematical morphology
Glaucoma
Excavation
Eye fund
Editorial : Universidade Federal do Pampa
Tipo de acesso: Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
Licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
URI : http://dspace.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/1595
Fecha de publicación : 22-ene-2015
Aparece en las colecciones: Ciência da Computação

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
Quantificação automática do glaucoma utilizando imagens de fundo do olho.pdf2.38 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons