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dc.contributor.advisor1Welfer, Daniel-
dc.creatorBortolin Júnior, Sérgio Antônio Martini-
dc.date.accessioned2015-05-09T18:40:27Z-
dc.date.available2015-05-09T18:40:27Z-
dc.date.issued2013-12-13-
dc.identifier.urihttp://dspace.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/243-
dc.description.abstractEste trabalho tem como objetivo a proposição de um novo método para a detecção automática de microaneurismas e hemorragias em imagens de fundo do olho. Essas lesões são consideradas o primeiro sinal de retinopatia diabética. A retinopatia diabética é uma doença originada pelo diabetes e é apontada com a principal causa de cegueira na população com idade ativa de trabalho. O método proposto é fundamentado em conceitos de morfologia matemática e consiste em eliminar os componentes da anatomia da retina até atingir o conjunto de lesões. Este método é formado por cinco etapas: a) pré-processamento; b) destaque das estruturas escuras; c) detecção dos vasos sanguíneos; d) eliminação dos vasos sanguíneos; e) eliminação da fóvea. A precisão do método foi testada num banco de dados público de imagens de fundo do olho, onde o mesmo obteve resultados satisfatórios e comparáveis aos demais métodos da literatura, reportando médias de sensitividade e especificidade de 87.69% e 92.44%, respectivamente.pt_BR
dc.description.abstractThis contribution presents an approach for automatic detection of microaneurysms and hemorrhages in fundus images. These lesions are considered the earliest signs of diabetic retinopathy. The diabetic retinopathy is a disease caused by diabetes and is considered as the major cause of blindness in working age population. The proposed method is based on mathematical morphology and consists in removing components of retinal anatomy to reach the lesions. This method consists of five steps: a) pre-processing; b) enhancement of low intensity structures; c) detection of blood vessels; d) elimination of blood vessels; e) elimination of the fovea. The accuracy of the method was tested on a public database of fundus images, where it achieved satisfactory results, comparable to other methods from the literature, reporting 87.69% and 92.44% of mean sensitivity and specificity, respectively.en
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Pampapt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectMorfologia matemáticapt_BR
dc.subjectImagens de fundo do olhopt_BR
dc.subjectMicroaneurismaspt_BR
dc.subjectHemorragiaspt_BR
dc.subjectImage processingen
dc.subjectMathematical morphologyen
dc.subjectFundus imagesen
dc.subjectMicroaneurysmsen
dc.subjectHemorrhagesen
dc.titleDetecção automática de microaneurismas e hemorragias em imagens de fundo do olhopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.appears???Mestrado em Engenharia Elétrica

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