Diagnóstico de glaucoma a partir de imagens de fundo de olho utilizando índices de diversidade

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: ARAUJO, Jose Denes Lima
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA
Texto Completo: https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2120
Resumo: Glaucoma is one of the leading causes of blindness worldwide, and is usually caused by an increase in the intraocular pressure that damages the optic nerve and gradually causes vision loss. It is a disease that has no symptoms in the early stages and its early diagnosis can prevent the vision loss and blindness. Fundus images are used by experts to examine the optic disc in order to identify the changes caused by glaucoma. In addition, image processing and pattern recognition techniques are used for the development of computational tools in order to provide support in the process of analyzing these images. This work proposes a methodology for the glaucoma diagnosis from fundus images using diversity indexes as texture descriptors. After extraction of texture features, genetic algorithms are used to select the best set of features. Finally, the support vector machine is used to perform the classification. The proposed methodology revealed promising results for glaucoma diagnosis, reaching accuracy of 93.41%, sensitivity of 92.36% and specificity of 95.05%, as best results
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Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2018.https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2120Glaucoma is one of the leading causes of blindness worldwide, and is usually caused by an increase in the intraocular pressure that damages the optic nerve and gradually causes vision loss. It is a disease that has no symptoms in the early stages and its early diagnosis can prevent the vision loss and blindness. Fundus images are used by experts to examine the optic disc in order to identify the changes caused by glaucoma. In addition, image processing and pattern recognition techniques are used for the development of computational tools in order to provide support in the process of analyzing these images. This work proposes a methodology for the glaucoma diagnosis from fundus images using diversity indexes as texture descriptors. After extraction of texture features, genetic algorithms are used to select the best set of features. Finally, the support vector machine is used to perform the classification. The proposed methodology revealed promising results for glaucoma diagnosis, reaching accuracy of 93.41%, sensitivity of 92.36% and specificity of 95.05%, as best resultsO glaucoma é uma das principais causas de cegueira no mundo, sendo causado usualmente pelo aumento da pressão intraocular que danifica o nervo óptico e provoca perda da visão, gradualmente. É uma doença que não apresenta sintomas nas fases iniciais e seu diagnóstico precoce pode prevenir a perda da visão e a cegueira. Imagens de fundo de olho são utilizadas por especialistas para examinar o disco óptico com o objetivo de identificar as mudanças causadas pelo glaucoma. Além disso, técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões são utilizadas para o desenvolvimento de ferramentas computacionais com o objetivo de auxiliar no processo de análise destas imagens. Este trabalho propõe uma metodologia para o diagnóstico do glaucoma a partir de imagens de fundo de olho utilizando índices de diversidade, como descritores de textura. Após a extração de características de textura, algoritmos genéticos são utilizados para a seleção das características mais relevantes. E por fim, a máquina de vetores de suporte foi aplicada para realizar a classificação. A metodologia proposta apresenta resultados promissores para o diagnóstico do glaucoma alcançando, como melhor resultado, acurácia de 93,41%, sensibilidade de 92,36% e especificidade de 95,05%Submitted by Daniella Santos (daniella.santos@ufma.br) on 2018-03-23T14:44:08Z No. of bitstreams: 1 JoseDenes.pdf: 2625258 bytes, checksum: d3315eacba6a17f30cd89441344296b1 (MD5)Made available in DSpace on 2018-03-23T14:44:08Z (GMT). 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