Teses e Dissertações: Metodologia computacional para detecção automática de estrabismo em imagens digitais através do Teste de Hirschberg
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Título: Metodologia computacional para detecção automática de estrabismo em imagens digitais através do Teste de Hirschberg
Título(s) alternativo(s): Computational Methods for Detection Automatic Strabismus in Pictures Digital by Hirschberg's test
Autor: ALMEIDA, João Dallyson Sousa de
Primeiro coorientador: TEIXEIRA, Jorge Antonio Meireles
Resumo: O estrabismo é uma patologia que afeta cerca de 4% da população provocando problemas estéticos, reversíveis a qualquer idade, e alterações sensoriais irreversíveis, modificando o mecanismo da visão. O teste de Hirschberg é um dos tipos de exames existentes para detectar tal patologia. Sistemas de Detecção e Diagnóstico auxiliados por computador (Computer Aided Detection/Diagnosis) estão sendo usados com relativo sucesso no auxílio aos profissionais de saúde. No entanto, o emprego cada vez mais rotineiro de recursos de alta tecnologia, no auxílio diagnóstico e terapêutico em oftalmologia, não é uma realidade dentro da subespecialidade estrabismo. Sendo assim, o presente trabalho tem como objetivo apresentar uma metodologia para detectar automaticamente o estrabismo em imagens digitais através do teste de Hirschberg. Para tal, o estudo está organizado em quatro fases: localização da região dos olhos, localização precisa dos olhos, localização do limbo e do brilho, e identificação do estrabismo. A metodologia apresenta resultados de 100% de sensibilidade, 91,3% de especificidade e 94% de acerto na identificação do estrabismo comprovando a eficiência das funções geoestatísticas na extração de textura dos olhos e do cálculo da alinhamento entre os olhos em imagens digitais adquiridas a partir do teste de Hirschberg.
Abstract: Strabismus is a pathology that affects about 4% of the population causing aesthetic problems, reversible at any age, and irreversible tensorial alterations, modifying the vision mechanism. Hirschberg's test is one of the available exams to detect such pathology. Computer Aided Diagnosis and Detection Systems have been used with relative success to help health professionals. Nevertheless, the increasingly application of high technology resources to help diagnosis and therapy in ophthalmology is not a reality in the Strabismus sub-specialty. This way, the present work has the objective of introduing a methodology for automatic detection Strabismus in digital images through Hirschberg's test. For such, it is organized in four stages: finding the region of the eyes, precise location of the eyes, limb and bright, and identi cation of Strabismus The methodology presents results of 100% of sensibility, 91,3% of specificity and 94% of match in the identification of Strabismus, comproving the eficiency of the geostatistical functions in the extraction of the texture of the eyes and of the calculations of the alignment between eyes in digital images acquired from Hirschberg's test.
Palavras-chave: Funções Geoestatísticas
Geostatistical Functions
Citação: ALMEIDA, João Dallyson Sousa de. Metodologia computacional para detecção automática de estrabismo em imagens digitais através do Teste de Hirschberg. 2010. 100 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Eletricidade) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2010.