Metodologia computacional de processamento digital de imagens de fundo de olho para o diagnóstico de glaucoma
Gabriel Tozatto Zago1; Rodolfo de Figueiredo Dalvi2; Rodrigo Varejão Andreão1; Bernardo Deps Almeida1
1 IFES; 2 UFES
Resumo
Glaucoma é uma doença ocular irreversível que leva a perda de visão permanente. Contudo, a detecção precoce pode ser efetivo em atrasar ou mesmo parar a progressão da doença. A progressão do glaucoma pode ser quantificada fisiologicamente pela escavação aumentada do disco óptico interno. Numa imagem de retina esta característica é observada através da razão entre o disco óptico interno e o externo (CDR, do inglês \textit{cup to disc ratio}), que, numa imagem de retina com glaucoma, é aumentada. O primeiro passo de um sistema de diagnóstico automático de glaucoma é encontrar e segmentar ambos os discos ópticos, tarefa que já vem sido estudada por diversos pesquisadores e ainda necessita de melhorias. Este trabalho apresenta um novo algoritmo de detecção e segmentação dos discos ópticos interno e externo em imagens de fundo de olho. As principais técnicas utilizadas são a clusterização, detecção de bordas com método Canny e transformada de Hough. Foi utilizada a base de dados indiana Drishti-GS1 e foram obtidos f-scores de 93,25\% para a identificação do disco óptico externo e de 81,21\% para o disco óptico interno. Os resultados são promissores para a integração numa ferramenta de detecção automática precoce de glaucoma através de imagens de retina.
Palavras-chave: Glaucoma; Processamento de imagens; Transformada de Hough