BDBComp
Parceria:
SBC
Técnicas de Aprendizado de Máquina para análise de imagens oftalmológicas

Giampaolo Luiz LibralãoRodrigo Mithuhiro OshiroAntonio Valério NettoAndré Ponce de L. F. de CarvalhoMaria Cristina F. de Oliveira

Este artigo relata a aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para diagnosticar vícios refrativos (miopia, hipermetropia e astigmatismo) do olho humano. São usadas imagens adquiridas por uma técnica específica chamada Hartmann-Shack (HS) ou Shack-Hartmann (SH) para o desenvolvimento do sistema. Estas imagens são pré-processadas utilizando-se análise de histograma e de informações espaciais e geométricas do domínio da aplicação. Posteriormente, características relevantes das imagens são extraídas aplicando-se a técnica de transformada wavelet de Gabor. Finalmente, essas características são analisadas por algoritmos baseados em Redes Neurais Artificiais (RNAs) e Support Vector Machines (SVMs) para o diagnóstico do olho sob o exame.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wim/2003/003.pdf

Caso o link acima esteja inválido, faça uma busca pelo texto completo na Web: Buscar na Web

Biblioteca Digital Brasileira de Computação - Contato: bdbcomp@lbd.dcc.ufmg.br
     Mantida por:
LBD