Métodos computacionais para segmentação do disco óptico em imagens de retina: uma revisão

Author:

Claro Maíla Lima,Veras Rodrigo,Santos Luís,Frazão Marcos,Carvalho Filho Antonio,Leite Daniel

Abstract

A utilização de técnicas de processamento digital de imagens (PDI) é destaque no cenário médico para o diagnóstico automático de patologias. Na área oftalmológica o glaucoma é a segunda principal causa da perda de visão no mundo e não possui cura. Atualmente, existem tratamentos para prevenir a perda da visão, contudo a doença deve ser descoberta nos estágios iniciais. O objetivo principal deste artigo é revisar as metodologias e técnicas de segmentação dos limites do disco óptico e escavação. Essas regiões são utilizadas para o cálculo de métricas para classificação do glaucoma e auxílio aos profissionais da área. Os trabalhos mais recentes publicados na área foram classificados em cinco grupos de acordo com a principal técnica de PDI aplicada: agrupamento, superpixel, contorno ativo, morfologia matemática e redes neurais convolucionais. Além disso, foi realizado um levantamento das principais bases de imagens e métricas de avaliação utilizadas.

Publisher

UPF Editora

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1. Deep Learning Glaucoma Detection Models in Retinal Images Capture by Mobile Devices;Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering;2023

2. Evaluations of Deep Learning Approaches for Glaucoma Screening Using Retinal Images from Mobile Device;Sensors;2022-02-14

3. Low-Resolution Retinal Image Vessel Segmentation;Universal Access in Human-Computer Interaction. Applications and Practice;2020

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