Aspectos do rastreamento do glaucoma auxiliados por técnicas automatizadas em imagens com menor qualidade do disco óptico

O glaucoma é uma neuropatia óptica cuja progressão pode levar a cegueira. Representa a principal causa de perda visual de caráter irreversível em todo o mundo para homens e mulheres. A detecção precoce através de programas de rastreamento feita por especialistas é baseada nas características do nervo óptico, em biomarcadores oftalmológicos (destacando-se a pressão ocular) e exames subsidiários, com destaque ao campo visual e OCT. Após o reconhecimento dos casos é feito o tratamento com finalidade de estacionar a progressão da doença e melhorar a qualidade de vida dos pacientes. Contudo, estes programas têm limitações, principalmente em locais mais distantes dos grandes centros de tratamento especializado, insuficiência de equipamentos básicos e pessoal especializado para oferecer o rastreamento a toda a população, faltam meios para locomoção a estes centros, desinformação e desconhecimento da doença, além de características de progressão assintomática da doença. Esta tese aborda soluções inovadoras que podem contribuir para a automação do rastreamento do glaucoma utilizando aparelhos portáteis e mais baratos, considerando as necessidades reais dos clínicos durante o rastreamento. Para isso foram realizadas revisões sistemáticas sobre os métodos e equipamentos para apoio à triagem automática do glaucoma e os métodos de aprendizado profundo para a segmentação e classificação aplicáveis. Também foi feito um levantamento de questões médicas relativas à triagem do glaucoma e associá-las ao campo da inteligência artificial, para dar mais sentido as metodologias automatizadas. Além disso, foi criado um banco de dados privado, com vídeos e imagens de retina adquiridos por um smartphone acoplado a lente de baixo custo para o rastreamento do glaucoma e avaliado com métodos do estado da arte. Foram avaliados e analisados métodos de detecção automática de glaucoma utilizando métodos de aprendizado profundo de segmentação do disco e do copo óptico em banco de dados públicos de imagens de retina. Finalmente, foram avaliadas técnicas de mosaico e de detecção da cabeça do nervo óptico em imagens de baixa qualidade obtidas para pré-processamento de imagens adquiridas por smartphones acoplados a lente de baixo custo.

Name thesis:degree_name

Tese de Doutoramento em Ciência e Tecnologia Web em associação com a Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, apresentada à Universidade Aberta

Year dc:date.issued

2023

Author dc:creator

• Camara, José Carlos Raposo da

Advisors dc:contributor.advisor

• Cunha, António Manuel Trigueiros da Silva
• Pires, Ivan Miguel Serrano

• Triagem do glaucoma
• Aprendizado profundo
• Retinal images
• Mobile devices
• Segmentation
• Glaucoma classification
• Disco óptico
• Redes Neurais Convolucionais (CNN)
• Cup
• CAD
• Glaucoma screening
• Deep learning
• Optical disc

Language dc:language.iso

por

Identifier URI

urn:tid:101709293

OAI identifier oai:identifier

oai:repositorioaberto.uab.pt:10400.2/13309