Update app.py

app.py

@@ -397,25 +397,82 @@ def analisar_textura_setorial(imagem, iris_info, pupil_info):
 
 def avaliar_setores(setores):
     """
-    Avalia os setores com limiares ajustados para os novos valores
+    Avalia os setores com limiares recalibrados baseados nos dados observados
     """
+    # Calcular estatísticas globais para calibração dinâmica
+    contrastes = [dados['contraste'] for dados in setores.values()]
+    homogeneidades = [dados['homogeneidade'] for dados in setores.values()]
+    
+    # Calcular limiares dinâmicos
+    contraste_medio = np.mean(contrastes)
+    contraste_std = np.std(contrastes)
+    homog_media = np.mean(homogeneidades)
+    homog_std = np.std(homogeneidades)
+    
+    # Definir limiares baseados nas estatísticas
+    limiar_contraste_alto = contraste_medio + contraste_std
+    limiar_contraste_baixo = contraste_medio - contraste_std
+    limiar_homog_baixo = homog_media - homog_std
+    limiar_homog_alto = homog_media + homog_std
+    
     for setor, dados in setores.items():
         mensagens = []
         
-        # Limiares ajustados para os novos valores de contraste
-        if dados['contraste'] > 5:
-            mensagens.append("Alta densidade de sinais")
-        elif dados['contraste'] < 1:
-            mensagens.append("Baixa densidade de sinais")
-            
-        if dados['homogeneidade'] < 0.3:
-            mensagens.append("Possível área de alteração")
-        elif dados['homogeneidade'] > 0.8:
-            mensagens.append("Área homogênea e saudável")
+        # Análise de contraste recalibrada
+        if dados['contraste'] > limiar_contraste_alto:
+            mensagens.append("Densidade muito alta de sinais")
+        elif dados['contraste'] > contraste_medio:
+            mensagens.append("Densidade moderadamente alta de sinais")
+        elif dados['contraste'] < limiar_contraste_baixo:
+            mensagens.append("Densidade baixa de sinais")
+        
+        # Análise de homogeneidade recalibrada
+        if dados['homogeneidade'] < limiar_homog_baixo:
+            mensagens.append("Alterações significativas na textura")
+        elif dados['homogeneidade'] < homog_media:
+            mensagens.append("Possíveis alterações sutis")
+        elif dados['homogeneidade'] > limiar_homog_alto:
+            mensagens.append("Textura muito homogênea")
+            
+        # Análise combinada
+        if dados['contraste'] > limiar_contraste_alto and dados['homogeneidade'] < limiar_homog_baixo:
+            mensagens.append("Área que requer atenção especial")
             
         dados['interpretacao'] = mensagens
+        
+        # Adicionar métricas de referência
+        dados['metricas_referencia'] = {
+            'contraste_medio': float(contraste_medio),
+            'contraste_std': float(contraste_std),
+            'homog_media': float(homog_media),
+            'homog_std': float(homog_std)
+        }
     
     return setores
+
+def gerar_relatorio_setorial(setores_analisados):
+    """
+    Gera relatório setorial com informações de referência
+    """
+    relatorio = "\n2. ANÁLISE SETORIAL\n"
+    
+    # Adicionar informações de referência
+    if setores_analisados and 'metricas_referencia' in list(setores_analisados.values())[0]:
+        ref = list(setores_analisados.values())[0]['metricas_referencia']
+        relatorio += "\nValores de Referência:\n"
+        relatorio += f"- Contraste Médio: {ref['contraste_medio']:.2f} (±{ref['contraste_std']:.2f})\n"
+        relatorio += f"- Homogeneidade Média: {ref['homog_media']:.2f} (±{ref['homog_std']:.2f})\n\n"
+    
+    for setor, dados in setores_analisados.items():
+        relatorio += f"\n{setor}:\n"
+        relatorio += f"- Contraste: {dados['contraste']:.2f}\n"
+        relatorio += f"- Homogeneidade: {dados['homogeneidade']:.2f}\n"
+        
+        if 'interpretacao' in dados:
+            for msg in dados['interpretacao']:
+                relatorio += f"  * {msg}\n"
+    
+    return relatorio
     
 def analisar_collarette(imagem, iris_info, pupil_info):
     """