Diagnóstico de Glaucoma em Imagens de Fundo de Olho utilizando os Índices de Diversidade de Shannon e McIntosh

  • José Denes L. Araújo
  • Anselmo C. de Paiva
  • João D. S. de Almeida
  • Otilio Paulo S. Neto
  • Jefferson A. de Sousa
  • Aristófanes C. Silva
  • Geraldo Braz Júnior

Resumo


O glaucoma é uma doença ocular assintomática nos estágios iniciais que se não tratada pode levar a cegueira. Na maioria dos casos provoca um aumento da pressão dentro do olho (pressão intraocular) causando lesões no nervo óptico. O uso de técnicas de processamento de imagens para a análise de imagens do fundo do olho auxiliam os especialistas no diagnóstico do glaucoma, prevenindo assim a perda de visão. Neste trabalho é proposto um método para diagnóstico do glaucoma em imagens de fundo de olho utilizando os índices de diversidade de Shannon e McIntosh como descritores dos padrões de textura e support vector machine (SVM) para classificação. A aplicação dos índices de Shannon e McIntosh como descritores de textura mostrou-se eficaz alcançando como melhor resultado uma acurácia média de 88,35%, uma sensibilidade média de 84,50% e uma especificidade média de 91,37%.

Publicado
06/07/2017
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ARAÚJO, José Denes L.; DE PAIVA, Anselmo C.; DE ALMEIDA, João D. S.; S. NETO, Otilio Paulo; DE SOUSA, Jefferson A.; SILVA, Aristófanes C.; BRAZ JÚNIOR, Geraldo. Diagnóstico de Glaucoma em Imagens de Fundo de Olho utilizando os Índices de Diversidade de Shannon e McIntosh. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 17. , 2017, São Paulo. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2017 . ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2017.3698.

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