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Metodologia computacional para detecção e diagnóstico automáticos e planejamento cirúrgico do estrabismo / COMPUTATIONAL METHODS FOR DETECTION AND AUTOMATIC DIAGNOSIS AND SURGICAL PLANNING OF STRABISMUSALMEIDA, João Dallyson Sousa de 05 July 2013 (has links)
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Previous issue date: 2013-07-05 / Strabismus is a condition that affects approximately 4% of the population causing aesthetic problems, reversible at any age, and irreversible sensory changes that modify the mechanism of vision. The Hirschberg test is one of the types of existing tests to detect such a condition. Detection Systems and computeraided diagnosis are being used with some success in helping health professionals. However, in spite of the increasing routine use of high-tech technologies, the diagnosis and therapy in ophthalmology is not a reality within the strabismus subspecialty. Thus, this thesis aims to present a methodology to detect and automatically diagnose and propose the plan of strabismus surgery through digital images. To do this, the study is organized in seven steps: (1) face segmentation; (2) eye region detection; (3) eyes location; (4) limbus and brilliance location; (5) detection, (6) diagnosis and (7) surgical planning of strabismus. The effectiveness of the study in the indication of the diagnosis and surgical plan was evaluated by the mean diference between the results provided by the methodology and the original indication of the expert. Patients were evaluated for eye positions: PPO, INFRA, SUPRA, DEXTRO and LEVO. The method was 88% accurate in identifying esotropias (ET), 100% in exotropias (XT), 80.33% in hipertropias (HT) and 83.33% in hipotropias (HoT). The overall average error in diagnosis was 5:6 and 3:83 for horizontal and vertical desviations, respectivelly. In planning surgeries of medial rectus muscles the average error was 0.6 mm for recession, and 0.9 mm for ressection. For lateral rectus muscles, the average error was 0.8 mm for recession, and 1 mm for resection. / O estrabismo é uma patologia que afeta cerca de 4% da população, provocando problemas estéticos (reversíveis a qualquer idade) e alterações sensoriais irreversíveis, modi cando o mecanismo da visão. O teste de Hirschberg é um dos tipos de exames existentes para detectar tal patologia. Sistemas de Detecção e Diagnóstico auxiliados por computador estão sendo usados com relativo sucesso no auxílio aos pro fissionais de saúde. No entanto, o emprego rotineiro de recursos de alta tecnologia no auxílio diagnóstico e terapêutico em oftalmologia não é uma realidade dentro da subespecialidade estrabismo. Sendo assim, o presente trabalho tem como objetivo apresentar uma metodologia para detectar e diagnosticar automaticamente, além de propor o plano cirúrgico do estrabismo por meio de imagens digitais. Para tanto, o estudo está organizado em sete estágios: (1) segmentação da face; (2) detecção da região dos olhos; (3) localização dos olhos; (4) localização do limbo e do brilho; (5) detecção; (6) diagnóstico e (7) planejamento cirúrgico do estrabismo. A e ficácia do estudo na indicação do diagnóstico e do plano cirúrgico foi avaliada pela m édia da diferença entre os resultados fornecidos pela metodologia e as indicações originais do especialista. Os pacientes foram avaliados nas posições do olhar: PPO, INFRA, SUPRA, DEXTRO e LEVO. O método obteve acuracia de 88% na identi cação de esotropias (ET), 100% nas exotropias (XT), 80,33% nas hipertropias (HT) e 83,33% nas hipotropias (HoT). O erro médio global na realização do diagnóstico foi de 5:6 e 3:83 para desvios horizontais e verticais, respectivamente. No planejamento de cirurgias de músculos retos mediais obteve-se erro médio de 0,6 mm para recuo, e 0,9 mm para ressecção. Para os músculos retos laterais, o erro médio foi de 0,8 mm para recuo e 1 mm para ressecção.
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