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Akies dugno kraujagyslių vingiuotumo įvertinimo metodai / The methods for estimation of eye fundus blood vessel tortuosityPatašius, Martynas 24 May 2006 (has links)
Tortuosity of eye fundus blood vessels is one of parameters that describe state of the blood vessels. It can be detected from fundus images. The increase in vessel tortuosity was observed in eyes of patients with advanced background diabetic retinopathy, papilloedema, arterial hypertension, even in some completely healthy eyes (in this case tortuosity does not change in time). Thus the feature of the line – tortousity – could be used as the diagnostic feature in medical applications. Unfortunately, completely reliable definition and numerical estimation of tortuosity of line (blood vessel) does not exist, although there were some more or less successful attempts to define it. This work presents a new way to estimate the tortuosity using the integral of square derivative of curvature. It is compared with the existing methods both theoretically and experimentally. Three types of lines have been used for experimental comparison: theoretical models of retinal vessels (straight line, parabola, sinusoid and their combinations), lines extracted from real fundus images and lines extracted from optometric scale for retinal vessel evaluation. To ease the extraction of the lines from these images a new version of one of the methods for vessel tracking has been created and implemented.
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Achados oftálmicos de cães naturalmente acometidos por leishmaniose visceral, submetidos à terapia com miltefosina /Ricci, Carolina Bruno Barbosa January 2018 (has links)
Orientador: Alexandre Lima de Andrade / Banca: Alexandre Lima de Andrade / Banca: Flavia de Rezende Eugênio / Banca: Alexandre Pinto Ribeiro / Resumo: A leishmaniose visceral (LV) canina caracteriza-se por uma enorme variabilidade de manifestações clínicas, dentre elas, lesões dermatológicas e oculares. Poucos são os estudos com as alterações do segmento posterior de olhos de cães acometidos pela doença, devido, principalmente, à opacidade do segmento anterior. O objetivo do trabalho foi avaliar e descrever as principais alterações fundoscópicas e eletrorretinográficas observadas em cães naturalmente acometidos por LV, antes e após o tratamento com a miltefosina. Foram selecionados oito cães, que não apresentavam outras doenças infecciosas ou vasculares, e apresentassem meios oculares transparentes. Utilizaram-se registros fotográficos do segmento posterior e a avaliação da funcionalidade da retina através da eletrorretinografia (ERG). Os achados de fundoscopia incluíram atenuação vascular, hiperrefletividade, pigmentação retiniana, embainhamento vascular, hiperpigmentação peripapilar, hemorragia sub-retiniana, turbidez vítrea, papiledema e tortuosidade vascular. Todos os animais se beneficiaram clinicamente da terapêutica medicamentosa, não sendo mais encontradas hemorragia sub-retiniana e turbidez vítrea após tratamento, e somente um animal permanecia com a lesão de embainhamento vascular. A avaliação dos registros de ERG mostrou diminuição da amplitude de onda "b" nas respostas de bastonetes e máxima resposta entre os momentos. Conclui-se que a LV promove alterações no fundo de olhos de cães antes mesmo da ocorrência de ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Visceral leishmaniasis (VL) canine is characterized by a huge variability of clinical manifestations, among them skin and eye damage. Few studies of the changes of the posterior segment of an eye of dogs affected by the disease, mainly due to the opacity of the anterior segment. The objective was to assess and describe the main fundus and ERG changes observed in dogs naturally affected by LV before and after treatment with miltefosine. Eight dogs were selected which showed no vascular or other infectious diseases, and to produce clear ocular media. They used photographic records of the posterior segment and evaluation of retinal function by electroretinography. The findings included fundus vascular attenuation, increased reflective, retinal pigmentation, vascular sheathing, peripapillary hyperpigmentation, subretinal hemorrhage, atrophy of the optic disk, vitreous turbidity, papilledema, vascular tortuosity. All animals were clinically benefit of drug treatment, no longer found bleeding subretinal and vitreous turbidity after treatment, only one animal was to vascular sheathing. The evaluation of the ERG records showed decreased amplitude wave "b" in the responses of rods and maximum response between times. It concludes that the LV promotes changes in the dog's eyes background even before the occurrence of visual loss and miltefosine is effective in treating the disease, but provided few changes of fundus findings and ERG. / Mestre
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Métodos computacionais para identificar automaticamente estruturas da retina e quantificar a severidade do edema macular diabético em imagens de fundo de olhoWelfer, Daniel January 2011 (has links)
Através das imagens de fundo do olho, os especialistas em oftalmologia podem detectar possíveis complicações relacionadas ao Diabetes como a diminuição ou até a perda da capacidade de visão. O Edema Macular Diabético (EMD) é uma das complicações que lideram os casos de danos à visão em pessoas em idade de trabalho. Sendo assim, esta tese apresenta métodos para automaticamente identificar os diferentes níveis de gravidade do Edema Macular Diabético visando auxiliar o especialista no diagnóstico dessa patologia. Como resultado final, propõe-se automaticamente e rapidamente identificar, a partir da imagem, se o paciente possui o EMD leve, moderado ou grave. Utilizando imagens de fundo do olho de um banco de dados livremente disponível na internet (ou seja, o DIARETDB1), o método proposto para a identificação automática do EMD obteve uma precisão de 94,29%. Alguns métodos intermediários necessários para a solução desse problema foram propostos e os resultados publicados na literatura científica. / Through color eye fundus images, the eye care specialists can detect possible complications related to diabetes as the vision impairment or vision loss. The Diabetic Macular Edema (DME) is the most common cause of vision damage in working-age people. Therefore, this thesis presents an approach to automatically identify the different levels of severity of diabetic macular edema aiming to assist the expert in the diagnosis of this pathology. As a final result, a methodology to automatically and quickly identify, from the eye fundus image, if a patient has the EMD mild, moderate or severe EMD is proposed. In a preliminary evaluation of our DME grading scheme using publicly available eye fundus images (i.e., DIARETDB1 image database), an accuracy of 94.29% was obtained. Some intermediate methods needed to solve this problem have been proposed and the results published in scientific literature.
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Métodos computacionais para identificar automaticamente estruturas da retina e quantificar a severidade do edema macular diabético em imagens de fundo de olhoWelfer, Daniel January 2011 (has links)
Através das imagens de fundo do olho, os especialistas em oftalmologia podem detectar possíveis complicações relacionadas ao Diabetes como a diminuição ou até a perda da capacidade de visão. O Edema Macular Diabético (EMD) é uma das complicações que lideram os casos de danos à visão em pessoas em idade de trabalho. Sendo assim, esta tese apresenta métodos para automaticamente identificar os diferentes níveis de gravidade do Edema Macular Diabético visando auxiliar o especialista no diagnóstico dessa patologia. Como resultado final, propõe-se automaticamente e rapidamente identificar, a partir da imagem, se o paciente possui o EMD leve, moderado ou grave. Utilizando imagens de fundo do olho de um banco de dados livremente disponível na internet (ou seja, o DIARETDB1), o método proposto para a identificação automática do EMD obteve uma precisão de 94,29%. Alguns métodos intermediários necessários para a solução desse problema foram propostos e os resultados publicados na literatura científica. / Through color eye fundus images, the eye care specialists can detect possible complications related to diabetes as the vision impairment or vision loss. The Diabetic Macular Edema (DME) is the most common cause of vision damage in working-age people. Therefore, this thesis presents an approach to automatically identify the different levels of severity of diabetic macular edema aiming to assist the expert in the diagnosis of this pathology. As a final result, a methodology to automatically and quickly identify, from the eye fundus image, if a patient has the EMD mild, moderate or severe EMD is proposed. In a preliminary evaluation of our DME grading scheme using publicly available eye fundus images (i.e., DIARETDB1 image database), an accuracy of 94.29% was obtained. Some intermediate methods needed to solve this problem have been proposed and the results published in scientific literature.
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Métodos computacionais para identificar automaticamente estruturas da retina e quantificar a severidade do edema macular diabético em imagens de fundo de olhoWelfer, Daniel January 2011 (has links)
Através das imagens de fundo do olho, os especialistas em oftalmologia podem detectar possíveis complicações relacionadas ao Diabetes como a diminuição ou até a perda da capacidade de visão. O Edema Macular Diabético (EMD) é uma das complicações que lideram os casos de danos à visão em pessoas em idade de trabalho. Sendo assim, esta tese apresenta métodos para automaticamente identificar os diferentes níveis de gravidade do Edema Macular Diabético visando auxiliar o especialista no diagnóstico dessa patologia. Como resultado final, propõe-se automaticamente e rapidamente identificar, a partir da imagem, se o paciente possui o EMD leve, moderado ou grave. Utilizando imagens de fundo do olho de um banco de dados livremente disponível na internet (ou seja, o DIARETDB1), o método proposto para a identificação automática do EMD obteve uma precisão de 94,29%. Alguns métodos intermediários necessários para a solução desse problema foram propostos e os resultados publicados na literatura científica. / Through color eye fundus images, the eye care specialists can detect possible complications related to diabetes as the vision impairment or vision loss. The Diabetic Macular Edema (DME) is the most common cause of vision damage in working-age people. Therefore, this thesis presents an approach to automatically identify the different levels of severity of diabetic macular edema aiming to assist the expert in the diagnosis of this pathology. As a final result, a methodology to automatically and quickly identify, from the eye fundus image, if a patient has the EMD mild, moderate or severe EMD is proposed. In a preliminary evaluation of our DME grading scheme using publicly available eye fundus images (i.e., DIARETDB1 image database), an accuracy of 94.29% was obtained. Some intermediate methods needed to solve this problem have been proposed and the results published in scientific literature.
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