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Previous issue date: 2017-01-26 / Glaucoma is one of the diseases that mopstly causes blindness, according to estimates by the
World Health Organization (WHO). The Brazilian Council of Ophthalmology (CBO) estimates
that in Brazil there are 985 thousand glaucoma patients with more than 40 years of age. The
use of computer aided detection and diagnosis systems (CAD - Computer Aided Detection and
CADx - Computer Aided Diagnosis) has contributed to increase the chances of detection and
correct diagnoses. They provide a second opinion, assisting the experts in making decisions
about the treatment of glaucoma. The main objective of this work is to present a method for
automatic diagnosis of glaucoma in retinography images using texture characteristics. The
Local Binary Pattern is used to generate a representation of the texture patterns of the image.
The geostatistical functions, semivariogram, semimagram, covariogram and correlogram, are
used as texture extractors. With the generated characteristics, a step is made to select the best
classification model using the genetic algorithm. Then sorting is performed using the Support
Vector Machine. The best result was an accuracy of 91%, sensitivity of 95% and specificity
of 88%, proving that the characteristics generated by the geostatistical functions for texture
extraction generate a satisfactory discriminant set. / O glaucoma e uma das doenças que mais causam cegueira em todo o mundo segundo estimativa da Organização Mundial da Saúde (OMS). O Conselho Brasileiro de Oftalmologia (CBO) estima que no Brasil existam 985 mil portadores de glaucoma com mais de 40 anos de idade. A utilização de sistemas de detecção e diagnóstico auxiliados por computador (CAD - Computer Aided Detection e CADx -Computer Aided Diagnosis) tem contribuído para aumentar as chances de detecção e diagnósticos corretos, que proporcionam, uma opinião preliminar, auxiliando os especialistas na tomada de decisões sobre o tratamento do glaucoma. O principal objetivo deste trabalho e apresentar um método para diagnóstico automático de glaucoma em imagens de retinografia utilizando características de textura. Neste trabalho, o Local Binary Pattern é usado para gerar uma representação do padrões de textura da imagem. As funções geoestatísticas, semivariograma, semimadograma, covariograma e correlograma, sao utilizadas como extratores de textura. Com as características geradas e realizada uma etapa para selecionar o melhor modelo de classificação utilizando o algoritmo genético. Em seguida é realizada a classificação usando a Maquina de Vetores de Suporte. O método apresentou como melhor resultado uma acurácia de 91%, sensibilidade de 95% e especificidade de 88%, comprovando que as características geradas pelas funções geoestatísticas para extração de textura geram um conjunto discriminante satisfatório.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/1536 |
| Date | 26 January 2017 |
| Creators | Sousa, Jefferson Alves de |
| Contributors | ALMEIDA, Joao Dallyson Sousa de, Paiva, Anselmo Cardoso de |
| Publisher | Universidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET, UFMA, Brasil, DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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