Desenvolvimento de um sistema embarcado para auxílio no diagnóstico e acompanhamento de degeneração macular relacionada a idade utilizando imagens da retina
type: CreativeWork
description: Degeneração macular relacionada à idade (DMRI) é uma doença degenerativa que atinge a região da mácula ocular e é apontada como uma das principais causadoras da perda de visão entre indivíduos com mais de 50 anos em países não desenvolvidos. A presença de depósitos celulares de cor amarelada chamados de drusas, é um dos principais indicadores da DMRI. Drusas são encontradas e analisadas nas imagens de retina, sendo este um processo subjetivo, difícil e caro. Neste trabalho, um método de detecção e quantificação de drusas é proposto em um ambiente de sistema embarcado, apresentado como uma solução de menor custo que o método tradicional de exame e alto potencial para o apoio de diagnóstico. A performance do método proposto é avaliada na base de imagens pública STARE. O algoritmo proposto teve uma sensibilidade de 92,12%, especificidade de 95,23% e uma precisão total de 93,67%, tendo sido testado em um computador portátil MacBook Pro, uma Raspberry Pi Modelo B e usando duas arquiteturas: 1 - somente um processador Atom e; 2 - com um processador Atom e a FPGA, em um kit de desenvolvimento DE2i-150. A abordagem hardware/software conseguiu acelerar em 9% o tempo médio de execução do algoritmo.
abstract: Degeneração macular relacionada à idade (DMRI) é uma doença degenerativa que atinge a região da mácula ocular e é apontada como uma das principais causadoras da perda de visão entre indivíduos com mais de 50 anos em países não desenvolvidos. A presença de depósitos celulares de cor amarelada chamados de drusas, é um dos principais indicadores da DMRI. Drusas são encontradas e analisadas nas imagens de retina, sendo este um processo subjetivo, difícil e caro. Neste trabalho, um método de detecção e quantificação de drusas é proposto em um ambiente de sistema embarcado, apresentado como uma solução de menor custo que o método tradicional de exame e alto potencial para o apoio de diagnóstico. A performance do método proposto é avaliada na base de imagens pública STARE. O algoritmo proposto teve uma sensibilidade de 92,12%, especificidade de 95,23% e uma precisão total de 93,67%, tendo sido testado em um computador portátil MacBook Pro, uma Raspberry Pi Modelo B e usando duas arquiteturas: 1 - somente um processador Atom e; 2 - com um processador Atom e a FPGA, em um kit de desenvolvimento DE2i-150. A abordagem hardware/software conseguiu acelerar em 9% o tempo médio de execução do algoritmo.
author: MONTEIRO, Matheus Soares
language: por
keywords: Ciência da computação, Sistemas embarcados, Processamento de imagem
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
date published: 2019-02-18
date modified: 2026-07-24T01:19:10Z
provider: Brazil UFPE
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidade Federal de Pernambuco