Aplicação de técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina para a detecção de exsudatos duros em imagens de fundo de olho
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Data de Publicação: | 2010 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/20.500.12733/1612897 |
Resumo: | Orientadores: Siome Klein Goldenstein, Jacques Wainer |
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Aplicação de técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina para a detecção de exsudatos duros em imagens de fundo de olhoApplication of techniques of computer vision and machine learning for detection of hard exudates in images of eye fundusVisão por computadorProcessamento de imagensAprendizado de máquina - TécnicaComputer visionImage processingMachine learning - TechniqueOrientadores: Siome Klein Goldenstein, Jacques WainerDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: O desenvolvimento de métodos computacionais capazes de auxiliar especialistas de diversas áreas na realização de suas tarefas é foco de diversos estudos. Na área da saúde, o diagnóstico precoce de doenças é muito importante para a melhoria da qualidade de vida dos pacientes. Para oftalmologistas que tratam de pacientes com diabetes, um método confiável para a detecção de anomalias em imagens de fundo de olho é importante para um diagnóstico precoce evitando o aparecimento de complicações na retina. Tais complicações podem causar até cegueira. Exsudatos duros é uma das anomalias mais comuns encontradas na retina, sendo sua detecção o foco de vários tipos de abordagens na literatura. Esta dissertação apresenta uma nova e eficiente abordagem para detecção de exsudatos duros em imagens de fundo de olho. Esta abordagem utiliza técnicas de visão computacional e inteligência artificial, como descritores locais, dicionários visuais, agrupamentos e classificação de padrões para detectar exsudatos nas imagens.Abstract: The computational methods development can helps specialists of several areas in your works is focus of many studies. In health area the premature diagnosis of diseases is very important to improve the patient's life quality. To ophthalmologists who treat patients with diabetics, a reliable method to anomalies detects in eye fundus images is important to a premature diagnosis, avoiding appear of retina complications. Such complications can cause blindness. Hard Exsudates is one of more common anomalies found at retina, being your detection is the focus of many kinds of approaches in literature. This master's thesis presents a new and efficient approach for detection of exsudates at eye fundus images. This approach uses computer vision and artificial inteligence techniques like visiual dictionaries, clustering and pattern recognition to detect hard exsudates in images.MestradoVisão ComputacionalMestre em Ciência da Computação[s.n.]Goldenstein, Siome Klein, 1972-Wainer, Jacques, 1958-Marengoni, MauricioValle, EduardoUniversidade Estadual de Campinas. Instituto de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASCarvalho, Tiago José de, 1985-2010info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf81 f. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1612897CARVALHO, Tiago José de. Aplicação de técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina para a detecção de exsudatos duros em imagens de fundo de olho. 2010. 81 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1612897. Acesso em: 15 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/774079porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-09-27T15:57:19Zoai::774079Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-09-27T15:57:19Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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