Este trabalho tem como finalidade o desenvolvimento de um sistema objetivo e automático de medidas de vícios de refração ocular. Para tanto, a forte interação entre a Física e a Oftalmologia foi de fundamental importância para que o objetivo fosse atingido. Foram desenvolvidos quatro sistemas, dentre os quais, três são completamente distintos entre si no que se refere aos princípios utilizados para a determinação das ametropias oculares, bem como no que se refere ao modo de detecção da luz retro-espalhada pela retina. O quarto sistema é apenas um refinamento do terceiro que se apresentou eficaz para o uso clínico. O terceiro e quarto sistemas, denominados Sistemas DVL-1 e DVL-2, têm como base a projeção com um laser de diodo de um alvo luminoso no fundo do olho do paciente. Os feixes emergentes do olho testado são divididos em seis partes (três meridianos) e são analisados dois a dois por um CCD (linear no caso do sistema DVL-1 e matricial no caso do sistema DVL-2). A distância entre as duas imagens formadas em cada meridiano fornece o poder de refração naquele meridiano. Com os poderes de refração dos três meridianos (0&#176, 120&#176 e 240&#176) é possível determinar o erro refrativo ocular. Testes em réplicas oculares apresentaram uma precisão média de 0,06di (a precisão aceitável para este tipo de exame oftalmológico é de 0,125di) e em olhos in vivo 0,125di para as coordenadas esférica e cilíndrica e 5&#176 para o eixo de astigmatismo, o que está dentro das precisões clínicas necessárias. / The purpose of the present work is the development of an objective and automatic system for ocular refractive errors measurements. Hence, a strong interaction between Physics and Ophthalmology was fundamentally important in order to provide the success of the work four systems have been developed, where three of them are completely different from each other in the sense of the basic principles used for determining the ocular ametropies, as well as for the detection of the scattered light from the retina. System four is just an improvement of system three, which has presented a good efficiency for clinical use purposes. The third and fourth systems, called DVL-1 and DVL-2 systems, consist on projecting a target in the fundus of the tested eye with a diod laser light. The beams which emerge from the tested eye are divided into six portions (three meridians) and are analyzed in pairs by a CCD (linear CCD for DVL-1 and matrix CCD for DVL-2). The distances between the two images in each meridian provide the refractive power in that particular meridian. As the refractive power is obtained for the three meridians (0&#176, 120&#176 e 240&#176), it is possible to determine the ocular refractive error . Tests in artificial eyes have been done and an average error of 0,06di was obtained (0,125di is the allowed precision for this kind of examination). For measurements in vivo eyes a precision of 0,125di for spherical and cylindrical coordinates were obtained, as well as a 5&#176 precision for the axis of astigmatism. These precision values are the ones required by the clinical evaluation.

Este trabalho tem como finalidade o desenvolvimento de um sistema objetivo e automático de medidas de vícios de refração ocular. Para tanto, a forte interação entre a Física e a Oftalmologia foi de fundamental importância para que o objetivo fosse atingido. Foram desenvolvidos quatro sistemas, dentre os quais, três são completamente distintos entre si no que se refere aos princípios utilizados para a determinação das ametropias oculares, bem como no que se refere ao modo de detecção da luz retro-espalhada pela retina. O quarto sistema é apenas um refinamento do terceiro que se apresentou eficaz para o uso clínico. O terceiro e quarto sistemas, denominados Sistemas DVL-1 e DVL-2, têm como base a projeção com um laser de diodo de um alvo luminoso no fundo do olho do paciente. Os feixes emergentes do olho testado são divididos em seis partes (três meridianos) e são analisados dois a dois por um CCD (linear no caso do sistema DVL-1 e matricial no caso do sistema DVL-2). A distância entre as duas imagens formadas em cada meridiano fornece o poder de refração naquele meridiano. Com os poderes de refração dos três meridianos (0&#176, 120&#176 e 240&#176) é possível determinar o erro refrativo ocular. Testes em réplicas oculares apresentaram uma precisão média de 0,06di (a precisão aceitável para este tipo de exame oftalmológico é de 0,125di) e em olhos in vivo 0,125di para as coordenadas esférica e cilíndrica e 5&#176 para o eixo de astigmatismo, o que está dentro das precisões clínicas necessárias. / The purpose of the present work is the development of an objective and automatic system for ocular refractive errors measurements. Hence, a strong interaction between Physics and Ophthalmology was fundamentally important in order to provide the success of the work four systems have been developed, where three of them are completely different from each other in the sense of the basic principles used for determining the ocular ametropies, as well as for the detection of the scattered light from the retina. System four is just an improvement of system three, which has presented a good efficiency for clinical use purposes. The third and fourth systems, called DVL-1 and DVL-2 systems, consist on projecting a target in the fundus of the tested eye with a diod laser light. The beams which emerge from the tested eye are divided into six portions (three meridians) and are analyzed in pairs by a CCD (linear CCD for DVL-1 and matrix CCD for DVL-2). The distances between the two images in each meridian provide the refractive power in that particular meridian. As the refractive power is obtained for the three meridians (0&#176, 120&#176 e 240&#176), it is possible to determine the ocular refractive error . Tests in artificial eyes have been done and an average error of 0,06di was obtained (0,125di is the allowed precision for this kind of examination). For measurements in vivo eyes a precision of 0,125di for spherical and cylindrical coordinates were obtained, as well as a 5&#176 precision for the axis of astigmatism. These precision values are the ones required by the clinical evaluation.

Este trabalho apresenta um sistema computacional que utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para auxiliar o diagnóstico oftalmológico. Trata-se de um sistema de medidas objetivas e automáticas dos principais vícios de refração ocular, astigmatismo, hipermetropia e miopia. O sistema funcional desenvolvido aplica técnicas convencionais de processamento a imagens do olho humano fornecidas por uma técnica de aquisição chamada Hartmann-Shack (HS), ou Shack-Hartmann (SH), com o objetivo de extrair e enquadrar a região de interesse e remover ruídos. Em seguida, vetores de características são extraídos dessas imagens pela técnica de transformada wavelet de Gabor e, posteriormente, analisados por técnicas de AM para diagnosticar os possíveis vícios refrativos presentes no globo ocular representado. Os resultados obtidos indicam a potencialidade dessa abordagem para a interpretação de imagens de HS de forma que, futuramente, outros problemas oculares possam ser detectados e medidos a partir dessas imagens. Além da implementação de uma nova abordagem para a medição dos vícios refrativos e da introdução de técnicas de AM na análise de imagens oftalmológicas, o trabalho contribui para a investigação da utilização de Máquinas de Vetores Suporte e Redes Neurais Artificiais em sistemas de Entendimento/Interpretação de Imagens (Image Understanding). O desenvolvimento deste sistema permite verificar criticamente a adequação e limitações dessas técnicas para a execução de tarefas no campo do Entendimento/Interpretação de Imagens em problemas reais. / This work presents a computational system that uses Machine Learning (ML) techniques to assist in ophthalmological diagnosis. The system developed produces objective and automatic measures of ocular refraction errors, namely astigmatism, hypermetropia and myopia from functional images of the human eye acquired with a technique known as Hartmann-Shack (HS), or Shack-Hartmann (SH). Image processing techniques are applied to these images in order to remove noise and extract the regions of interest. The Gabor wavelet transform technique is applied to extract feature vectors from the images, which are then input to ML techniques that output a diagnosis of the refractive errors in the imaged eye globe. Results indicate that the proposed approach creates interesting possibilities for the interpretation of HS images, so that in the future other types of ocular diseases may be detected and measured from the same images. In addition to implementing a novel approach for measuring ocular refraction errors and introducing ML techniques for analyzing ophthalmological images, this work investigates the use of Artificial Neural Networks and Support Vector Machines (SVMs) for tasks in Image Understanding. The description of the process adopted for developing this system can help in critically verifying the suitability and limitations of such techniques for solving Image Understanding tasks in \"real world\" problems.

Este trabalho apresenta um sistema computacional que utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para auxiliar o diagnóstico oftalmológico. Trata-se de um sistema de medidas objetivas e automáticas dos principais vícios de refração ocular, astigmatismo, hipermetropia e miopia. O sistema funcional desenvolvido aplica técnicas convencionais de processamento a imagens do olho humano fornecidas por uma técnica de aquisição chamada Hartmann-Shack (HS), ou Shack-Hartmann (SH), com o objetivo de extrair e enquadrar a região de interesse e remover ruídos. Em seguida, vetores de características são extraídos dessas imagens pela técnica de transformada wavelet de Gabor e, posteriormente, analisados por técnicas de AM para diagnosticar os possíveis vícios refrativos presentes no globo ocular representado. Os resultados obtidos indicam a potencialidade dessa abordagem para a interpretação de imagens de HS de forma que, futuramente, outros problemas oculares possam ser detectados e medidos a partir dessas imagens. Além da implementação de uma nova abordagem para a medição dos vícios refrativos e da introdução de técnicas de AM na análise de imagens oftalmológicas, o trabalho contribui para a investigação da utilização de Máquinas de Vetores Suporte e Redes Neurais Artificiais em sistemas de Entendimento/Interpretação de Imagens (Image Understanding). O desenvolvimento deste sistema permite verificar criticamente a adequação e limitações dessas técnicas para a execução de tarefas no campo do Entendimento/Interpretação de Imagens em problemas reais. / This work presents a computational system that uses Machine Learning (ML) techniques to assist in ophthalmological diagnosis. The system developed produces objective and automatic measures of ocular refraction errors, namely astigmatism, hypermetropia and myopia from functional images of the human eye acquired with a technique known as Hartmann-Shack (HS), or Shack-Hartmann (SH). Image processing techniques are applied to these images in order to remove noise and extract the regions of interest. The Gabor wavelet transform technique is applied to extract feature vectors from the images, which are then input to ML techniques that output a diagnosis of the refractive errors in the imaged eye globe. Results indicate that the proposed approach creates interesting possibilities for the interpretation of HS images, so that in the future other types of ocular diseases may be detected and measured from the same images. In addition to implementing a novel approach for measuring ocular refraction errors and introducing ML techniques for analyzing ophthalmological images, this work investigates the use of Artificial Neural Networks and Support Vector Machines (SVMs) for tasks in Image Understanding. The description of the process adopted for developing this system can help in critically verifying the suitability and limitations of such techniques for solving Image Understanding tasks in \"real world\" problems.