Diagnóstico de Glaucoma em Imagens de Fundo de Olho Usando Índices Taxonômicos - Azevedo, Layane M.; de Almeida, João D. S.; de Paiva, Anselmo C.; B. Junior, Geraldo (Anais da Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde (ERCAS); 2019: Anais da VII Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde, 2019)
O glaucoma é uma doença irreversı́vel que degrada o nervo óptico até a completa perda do campo visual. A Organização Mundial de Saúde estima que o glaucoma seja responsável por aproximadamente 5,2 milhões de casos de cegueira. Este artigo possui como objetivo apresentar um método computacional automático utilizando ı́ndices taxonômicos como descritores de textura para detectar o glaucoma em imagens de fundo de olho. Os experimentos foram realizados em 922 imagens de retinografia de bases públicas: RIM-ONE versão 2, iChallenge-GON e Kaggle1000fundusimages. O método obteve 90,20% de sensibilidade, 94,03% de especificidade, f1-score de 0,82 e 92,97% de acurácia.