• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.55.2003.tde-08122004-110206
Documento
Autor
Nome completo
Antonio Valerio Netto
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2003
Orientador
Banca examinadora
Oliveira, Maria Cristina Ferreira de (Presidente)
Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Leite, Neucimar Jerônimo
Scharcanski, Jacob
Schiabel, Liliane Ventura
Título em português
"Processamento e análise de imagens para medição de vícios de refração ocular"
Palavras-chave em português
Aprendizado de Máquina
Auto-refratores
Engenharia Biomédica
Entendimento de Imagens
Hartmann-Shack
Máquinas de Vetores Suporte (SVM)
Optometria
Redes Neurais Artificiais
Sistemas Inteligentes
Vícios Refrativos
Resumo em português
Este trabalho apresenta um sistema computacional que utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para auxiliar o diagnóstico oftalmológico. Trata-se de um sistema de medidas objetivas e automáticas dos principais vícios de refração ocular, astigmatismo, hipermetropia e miopia. O sistema funcional desenvolvido aplica técnicas convencionais de processamento a imagens do olho humano fornecidas por uma técnica de aquisição chamada Hartmann-Shack (HS), ou Shack-Hartmann (SH), com o objetivo de extrair e enquadrar a região de interesse e remover ruídos. Em seguida, vetores de características são extraídos dessas imagens pela técnica de transformada wavelet de Gabor e, posteriormente, analisados por técnicas de AM para diagnosticar os possíveis vícios refrativos presentes no globo ocular representado. Os resultados obtidos indicam a potencialidade dessa abordagem para a interpretação de imagens de HS de forma que, futuramente, outros problemas oculares possam ser detectados e medidos a partir dessas imagens. Além da implementação de uma nova abordagem para a medição dos vícios refrativos e da introdução de técnicas de AM na análise de imagens oftalmológicas, o trabalho contribui para a investigação da utilização de Máquinas de Vetores Suporte e Redes Neurais Artificiais em sistemas de Entendimento/Interpretação de Imagens (Image Understanding). O desenvolvimento deste sistema permite verificar criticamente a adequação e limitações dessas técnicas para a execução de tarefas no campo do Entendimento/Interpretação de Imagens em problemas reais.
Título em inglês
Image Processing and Analysis for Measuring Ocular Refraction Errors
Palavras-chave em inglês
Artificial Neural Networks
Auto-refractor
Biomedical Engineering
Hartmann-Shack
Image Understanding
Intelligent Systems
Machine Learning
Optometry
Refractive Errors
Support Vector Machines (SVM)
Resumo em inglês
This work presents a computational system that uses Machine Learning (ML) techniques to assist in ophthalmological diagnosis. The system developed produces objective and automatic measures of ocular refraction errors, namely astigmatism, hypermetropia and myopia from functional images of the human eye acquired with a technique known as Hartmann-Shack (HS), or Shack-Hartmann (SH). Image processing techniques are applied to these images in order to remove noise and extract the regions of interest. The Gabor wavelet transform technique is applied to extract feature vectors from the images, which are then input to ML techniques that output a diagnosis of the refractive errors in the imaged eye globe. Results indicate that the proposed approach creates interesting possibilities for the interpretation of HS images, so that in the future other types of ocular diseases may be detected and measured from the same images. In addition to implementing a novel approach for measuring ocular refraction errors and introducing ML techniques for analyzing ophthalmological images, this work investigates the use of Artificial Neural Networks and Support Vector Machines (SVMs) for tasks in Image Understanding. The description of the process adopted for developing this system can help in critically verifying the suitability and limitations of such techniques for solving Image Understanding tasks in "real world" problems.
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
Data de Publicação
2005-01-05
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
Centro de Informática de São Carlos
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2018. Todos os direitos reservados.