Publicado em: 26/08/2011

Tese de Doutorado em Processamento de Imagem e Visão Computacional

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL
INSTITUTO DE INFORMÁTICA
PROGRAMA DE POS-GRADUAÇÃO EM COMPUTAÇÃO
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DEFESA DE TESE DE DOUTORADO

Aluno: Daniel Welfer
Orientador: Prof. Dr. Jacob Scharcanski

Titulo: Métodos Computacionais para Indentificar Automaticamente Estruturas da Retina e Quantificar a Severidade do Edema Macular Diabético em Imagens de Fundo de Olho
Linha de Pesquisa: Processamento de Imagem e Visão Computacional

Data:  02/09/2011
Hora:  14h
Local: Sala 220 (Conselhos)

Banca Examinadora:
Prof. Dr. Marcelo Krieger Maestri (UFRGS)
Profa. Dra. Nina Sumiko Tomita Hirata (IME-USP)
Prof. Dr. Cláudio Rosito Jung (UFRGS)

Presidente da Banca: Prof. Dr. Jacob Scharcanski

Resumo: Através das imagens de fundo do olho, os especialistas em oftalmologia podem detectar possíveis complicações relacionadas ao Diabetes como a diminuição ou até a perda da capacidade de visão. O Edema Macular Diabético (EMD), é uma das complicações que lideram os casos de danos à visão em pessoas em idade de trabalho. Sendo assim, esta tese apresenta métodos computacionais para automaticamente identificar os diferentes níveis de severidade do Edema Macular Diabético visando auxiliar o especialista no diagnóstico dessa patologia. Como resultado final, propõe-se automaticamente e rapidamente identificar, a partir da imagem, se o paciente possui o EMD brando, moderado ou severo. Os métodos necessários para a solução desse problema foram propostos e os resultados publicados na literatura científica.

Palavras-Chave: Edema Macular Diabético, Imagens de Fundo do Olho, Morfologia Matemática