Detecção e Segmentação Automática de Estruturas em Imagens de Exames Oftalmológicos - Sampaio, Filipe A.; Veras, Rodrigo M. S. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2020: Anais Estendidos do XX Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2020)
Este artigo propõe um método semiautomático para segmentar lesões em imagens da córnea, visando auxiliar os especialistas no monitoramento da evolução da lesão. Tais lesões podem ser categorizadas como patologias que afetam a estrutura ocular na forma de ulceração, infecção, erosão ou algum outro tipo de trauma. Assim, o método proposto utiliza regiões marcadas pelo especialista para treinar o classificador Random Forest e o agrupador semisupervisionado Seed Fuzzy C-means. Na extração de atributos, foi realizado agrupamentos de pixels com textura similar, chamado superpixel. Assim, foi obtido bons resultados com as métricas sensibilidade: 99,48% e similaridade Dice: 80,03%. Por fim, concluimos que os resultados mostraram que o classificador Random Forest obteve um melhor desempenho.