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Pupilometria na investigação de diabetes mellitus tipo II / Pupilometry in the Investigation of diabetes mellitus type II

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Previous issue date: 2018-09-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Examining human pupillary behavior is a non-invasive, low-cost method for assessing neurological
activity. Changes in this behavior are correlated to various health conditions, such as: Parkinson’s,
Alzheimer’s, autism and diabetes. In order to obtain information about the pupillary behavior, it is
necessary to measure the pupil diameter in procedures that induce pupillary reflexes, known as
Pupilometry. Pupillary measurement is made by filming the procedures when applying computer
vision techniques for pupil recognition. The objective of this research was to develop an
Automated Pupilometry System (SAP) to support the investigation of patients with type II diabetes
mellitus. SAP was able to record, induce, and extract 96 pupil features. In the experiment with 15
healthy patients and 16 diabetics, a 94% accuracy in the identification of diabetics type II was
obtained, demonstrating the efficiency of SAP for the performance of examinations, and
evidencing the potential of pupil use in the investigation of diabetes mellitus type II. / Examinar o comportamento pupilar humano é um método não-invasivo e de baixo-custo para
avaliar atividade neurológica. Alterações neste comportamento são correlacionadas a várias
condições de saúde, como: Parkinson, Alzheimer, autismo e diabetes. Para se obter
informações do comportamento pupilar é necessário medir o diâmetro da pupila em
procedimentos que induzem os reflexos pupilares, conhecidos como Pupilometria. A medição
pupilar é feita por meio da filmagem dos procedimentos ao aplicar-se técnicas de visão
computacional para reconhecimento da pupila. O objetivo desta pesquisa foi desenvolver um
Sistema Automatizado de Pupilometria (SAP) para apoiar a investigação de pacientes com
diabetes mellitus tipo II. O SAP foi capaz de gravar, induzir, e extrair 96 característicaspupilares. No experimento com 15 pacientes saudáveis e 16 diabéticos foi obtida uma
acurácia de 94% na identificação de diabéticos tipo II, demonstrando a eficiência do SAP para
a performance de exames, e evidenciando o potencial do uso da pupila na investigação de
diabetes mellitus tipo II.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/9069
Date28 September 2018
CreatorsSilva, Cleyton Rafael Gomes
ContributorsCosta, Ronaldo Martins da, Gonçalves, Cristhiane, Costa, Ronaldo Martins da, Gonçalves, Cristhiane, Salvini, Rogério Lopes, Taleb, Alexandre Chater
PublisherUniversidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF), UFG, Brasil, Instituto de Informática - INF (RG)
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG
Rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess
Relation-3303550325223384799, 600, 600, 600, 600, -7712266734633644768, 3671711205811204509, 2075167498588264571

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