Diagnóstico de Glaucoma em Imagens de Fundo de Olho utilizando os Índices de Diversidade de Shannon e McIntosh

Abstract

O glaucoma é uma doença ocular assintomática nos estágios iniciais que se não tratada pode levar a cegueira. Na maioria dos casos provoca um aumento da pressão dentro do olho (pressão intraocular) causando lesões no nervo óptico. O uso de técnicas de processamento de imagens para a análise de imagens do fundo do olho auxiliam os especialistas no diagnóstico do glaucoma, prevenindo assim a perda de visão. Neste trabalho é proposto um método para diagnóstico do glaucoma em imagens de fundo de olho utilizando os índices de diversidade de Shannon e McIntosh como descritores dos padrões de textura e support vector machine (SVM) para classificação. A aplicação dos índices de Shannon e McIntosh como descritores de textura mostrou-se eficaz alcançando como melhor resultado uma acurácia média de 88,35%, uma sensibilidade média de 84,50% e uma especificidade média de 91,37%.