Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-08-14T17:54:04Z No. of bitstreams: 1 JoaoDallysonAlmeida.pdf: 4607146 bytes, checksum: 8e76d2b2ba34e77fcc3d20c8cfa92e17 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-14T17:54:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoaoDallysonAlmeida.pdf: 4607146 bytes, checksum: 8e76d2b2ba34e77fcc3d20c8cfa92e17 (MD5) Previous issue date: 2010-02-12 / Strabismus is a pathology that affects about 4% of the population causing aesthetic problems, reversible at any age, and irreversible tensorial alterations, modifying the vision mechanism. Hirschberg's test is one of the available exams to detect such pathology. Computer Aided Diagnosis and Detection Systems have been used with relative success to help health professionals. Nevertheless, the increasingly application of high technology resources to help diagnosis and therapy in ophthalmology is not a reality in the Strabismus sub-specialty. This way, the present work has the objective of introduing a methodology for automatic detection Strabismus in digital images through Hirschberg's test. For such, it is organized in four stages: finding the region of the eyes, precise location of the eyes, limb and bright, and identi cation of Strabismus The methodology presents results of 100% of sensibility, 91,3% of specificity and 94% of match in the identification of Strabismus, comproving the eficiency of the geostatistical functions in the extraction of the texture of the eyes and of the calculations of the alignment between eyes in digital images acquired from Hirschberg's test. / O estrabismo é uma patologia que afeta cerca de 4% da população provocando problemas estéticos, reversíveis a qualquer idade, e alterações sensoriais irreversíveis, modificando 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 (Computer Aided Detection/Diagnosis) estão sendo usados com relativo sucesso no auxílio aos profissionais de saúde. No entanto, o emprego cada vez mais 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 automaticamente o estrabismo em imagens digitais através do teste de Hirschberg. Para tal, o estudo está organizado em quatro fases: localização da região dos olhos, localização precisa dos olhos, localização do limbo e do brilho, e identificação do estrabismo. A metodologia apresenta resultados de 100% de sensibilidade, 91,3% de especificidade e 94% de acerto na identificação do estrabismo comprovando a eficiência das funções geoestatísticas na extração de textura dos olhos e do cálculo da alinhamento entre os olhos em imagens digitais adquiridas a partir do teste de Hirschberg.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-08-14T20:25:49Z No. of bitstreams: 1 JoaoDallyson.pdf: 6621483 bytes, checksum: 19e928fa3d5789994cc1db5d829e0575 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-14T20:25:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoaoDallyson.pdf: 6621483 bytes, checksum: 19e928fa3d5789994cc1db5d829e0575 (MD5) 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.