Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/3778
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Cardoso, Cristiane de Fátima dos Santos-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3467486574090289pt_BR
dc.contributor.referee1Vieira, Gabriel da Silva-
dc.contributor.referee2Júnior, Carlos Sílvio Gomes-
dc.creatorSouza, Vinícius Barbosa de-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1722547296435250pt_BR
dc.date.accessioned2023-07-25T10:03:05Z-
dc.date.available2023-08-10-
dc.date.available2023-07-25T10:03:05Z-
dc.date.issued2023-06-21-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/3778-
dc.description.abstractCurrently, 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.pt_BR
dc.description.resumoAtualmente, 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.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Vinícius Barbosa de Souza (vinicius.souza@estudante.ifgoiano.edu.br) on 2023-07-25T01:18:47Z No. of bitstreams: 1 tcc_ Vinícius Barbosa de Souza.pdf: 4534855 bytes, checksum: 888673f15088afce3858d809097dd3e3 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Johnathan Diniz (johnathan.diniz@ifgoiano.edu.br) on 2023-07-25T10:02:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tcc_ Vinícius Barbosa de Souza.pdf: 4534855 bytes, checksum: 888673f15088afce3858d809097dd3e3 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2023-07-25T10:03:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tcc_ Vinícius Barbosa de Souza.pdf: 4534855 bytes, checksum: 888673f15088afce3858d809097dd3e3 (MD5) Previous issue date: 2023-06-21en
dc.description.sponsorshipOutra agência de fomento (descrever no resumo/abstract)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal Goianopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Urutaípt_BR
dc.publisher.initialsIF Goianopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectDiabetespt_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectMicroaneurismaspt_BR
dc.subjectRetinapt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAOpt_BR
dc.titleSEGMENTAÇÃO DE MICROANEURISMAS EM IMAGENS DE RETINA USANDO APRENDIZADO DE MÁQUINApt_BR
dc.title.alternativeSEGMENTATION OF MICROAEURYSMS IN RETINA IMAGES USING MACHINE LEARNINGpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
Aparece nas coleções:Bacharelado em Sistemas de Informação

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
tcc_ Vinícius Barbosa de Souza.pdf4,43 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Mostrar registro simples do item Recomendar este item Visualizar estatísticas


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.