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Previous issue date: 2017-02-03 / CNPQ, TeCGraf/PUC-Rio / Medical image processing can contribute to the detection and diagnosis
of human body anomalies, as an important toll to minimizes the degree of
uncertainty in diagnosis, and provides specialists with an additional source of
information. Strabismus is one of these anomalies, which affects approximately
4% of the population. Strabismus modify the mechanism of vision, resulting
in aesthetical and sensory problems. The first case is reversible at any age.
Regarding sensory problems, late treatment may lead to an irreversible condition.
The cover test is one of the types of exams used to diagnose this pathology. The use
of low cost computational resources to aid in the diagnosis and treatment within
the strabismus subspecialty is not yet a reality. Therefore, this work presents
a computational methodology to automatically pre-diagnosis strabismus through
digital videos featuring cover test. To do this, the methodology was divided
in 8 stages: Acquisition (1), Detection of eyes region (2), Location of pupil (3),
Location of limbus (4) , Tracking eyes (5), Detection of occluder (6) , Detection (7)
and Diagnosis of strabismus (8). The effectiveness of the method in the indication
of the diagnosis was evaluated by comparisons made with the diagnosis provided
by the expert. For detection of strabismus, the method proposed achieved 100%
specificity, sensitivity of 80% and 93.33% accuracy and was demonstrated to be
87% accurate in diagnosing strabismus, while acknowledging measures lower than
1 prismatic diopter, and an average error of 2.57 prismatic diopters in deviation
measure. So, was demonstrated the feasibility of using computational resources
based on images processing techniques to achieve diagnosing strabismus through
cover test. / O processamento de imagens médicas vem contribuindo para a detecção e o
diagnóstico de anomalias no corpo humano, sendo uma importante ferramenta
na redução do grau de incerteza do diagnóstico, provendo uma fonte adicional
de informação aos especialistas. Uma dessas anomalias é o estrabismo, que afeta
aproximadamente 4% da população e modifica o mecanismo de visão, resultando
em problemas estéticos e sensoriais. O primeiro caso é reversível a qualquer
idade. Já em relação aos problemas sensoriais, o tratamento tardio pode levar
á um quadro irreversível. O cover test é um dos tipos de exames realizados
para diagnosticar tal patologia. A utilização de recursos computacionais de baixo
custo no auxílio diagnóstico e terapêutico dentro da subespecialidade estrabismo
ainda não é uma realidade. Portanto, este trabalho apresenta uma metodologia
computacional para pré-diagnosticar automaticamente o estrabismo através de
víıdeos digitais da aplicação do exame cover test. Para tanto, a metodologia
foi dividida em 8 etapas: (1) Aquisição, (2) Redução da região dos olhos, (3)
Localização da pupila, (4) Localização do limbo, (5) Rastreamento dos olhos, (6)
Detecção do oclusor, (7) Detecção e (8) Diagnóstico do estrabismo. A eficácia do
método na indicação do diagnóstico foi avaliada através de comparações realizadas
com os diagnósticos fornecidos pelo especialista. Para a detecção de estrabismo,
a metodologia proposta obteve 100% de especificidade, 80% de sensibilidade e
93,33% de acurácia e demonstrou 87% de acurácia no diagnóstico do estrabismo,
mesmo considerando medidas menores que 1 dioptria prismática, apresentando
erro médio de 2,57 dioptrias prismáticas na aferição do desvio. Assim, foi
demonstrada a viabilidade da utilização de recursos computacionais baseados em
técnicas de processamento de imagens para alcançar o diagnóstico de estrabismo
através do cover test.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/1292 |
| Date | 03 February 2017 |
| Creators | VALENTE, Thales Levi Azevedo |
| Contributors | SILVA, Aristófanes Corrêa |
| Publisher | Universidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET, UFMA, Brasil, DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| 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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