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https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/3778
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Título: | SEGMENTAÇÃO DE MICROANEURISMAS EM IMAGENS DE RETINA USANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA |
Título(s) alternativo(s): | SEGMENTATION OF MICROAEURYSMS IN RETINA IMAGES USING MACHINE LEARNING |
Autor(es): | Souza, Vinícius Barbosa de |
Primeiro Orientador: | Cardoso, Cristiane de Fátima dos Santos |
Primeiro Membro da Banca: | Vieira, Gabriel da Silva |
Segundo Membro da Banca: | Júnior, Carlos Sílvio Gomes |
Resumo: | Atualmente, os oftalmologistas utilizam imagens como uma etapa de triagem, capaz de identificar várias doenças oculares degenerativas, por exemplo, o glaucoma e a retinopatia diabética. Alteração das estruturas fisiológicas como disco óptico, mácula e vasos sanguíneos podem indicar o início de uma enfermidade ocular. Neste trabalho o objetivo é realizar a segmentação dos microaneurismas em imagens da retina extraídas do banco de dados publicamente disponível, chamado DIARETDB1. Para atingir este objetivo, são utilizados Algoritmos de Aprendizado de Máquina e como resultado observa-se uma accuracy de 96,2% na segmentação dos microaneurismas. A segmentação pode ser entendida como a separação de um determinado elemento do restante da imagem. |
Abstract: | Currently, ophthalmologists use images as a screening step capable of identifying various degenerative eye diseases, such as glaucoma and diabetic retinopathy. Changes in physiological structures such as the optic disc, macula, and blood vessels can indicate the onset of an eye disease. The objective of this work is to perform the segmentation of microaneurysms in retina images extracted from the publicly available database called DIARETDB1. To achieve this goal, Machine Learning Algorithms are used, and as a result, an accuracy of 96.2% is observed in the segmentation of microaneurysms. Segmentation can be understood as the separation of a specific element from the rest of the image. |
Palavras-chave: | Diabetes Inteligência Artificial Microaneurismas Retina |
Área do CNPq: | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO |
Idioma: | por |
Pais: | Brasil |
Editor: | Instituto Federal Goiano |
Sigla da Instituição: | IF Goiano |
Campus: | Campus Urutaí |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/3778 |
Data do documento: | 21-Jun-2023 |
Aparece nas coleções: | Bacharelado em Sistemas de Informação |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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