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Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2018

DOI: 10.5753/sbcas.2018.3679

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Diagnóstico do Glaucoma em Imagens de Retinografia usando Variantes de Padrões Locais Binários

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Abstract

O glaucoma é uma doença óptica que degrada o nervo óptico até a perda total do campo visual. Os sintomas só aparecem quando a doença está em estágio avançado e é irreversível, sendo assim é necessário o diagnóstico precoce de tal patologia. O principal objetivo deste trabalho é apresentar um método computacional utilizando descritores de textura para detectar o glaucoma automaticamente em retinografias (imagem de fundo de olho). Para descrever a textura foram utilizados os descritores LBP, LQP, CS-LBP e CLBP. Para a classificação das imagens foi utilizada a SVM. O método proposto está organizado em quatro etapas: (1) pré-processamento, (2) decomposição espacial, (3) extração de características e (4) reconhecimento de padrões. O método apresentou resultados promissores de 90,70% de acurácia.