Publicado em: 04/12/2009

Defesa de Proposta de Tese em Processamento de Imagens, dia 03/12, de Daniel Welfer

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL
INSTITUTO DE INFORMÁTICA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM COMPUTAÇÃO

DEFESA DE PROPOSTA DE TESE

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

Título: Métodos Computacionais para Identificar Automaticamente Estruturas da Retina e Quantificar a Severidade do Edema Macular Diabético em Imagens de Fundo do Olho
Área de Pesquisa: Processamento de Imagens

Data: 03/12/2009
Horário: 14:00h
Local: Auditório José Mauro Volkmer de Castilho (Verde)
Instituto de Informática (UFRGS)

Banca Examinadora:
Prof. Dr. Marcelo Krieger Maestri (FAMED/UFRGS)
Prof. Dr. Paul Douglas Fisher (FAMED/UFRGS) Prof. Dr. Wilson Pires Gavião Neto (UNIRITTER)
Profa; Dra. Carla Maria Dal Sasso Freitas (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 à 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 proposta de tese apresenta idéias para automaticamente identificar os diferentes níveis de severidade do Edema Macular Diabético visando auxiliar o especialista no diagnóstico dessa patologia. Como resultado final, espera-se automaticamente e rapidamente ser possível identificar, a partir da imagem, se o paciente possui o EMD brando, moderado ou severo.

Alguns métodos intermediários necessários para a solução desse problema já foram implementados e os resultados já estão sendo bem aceitos pela comunidade científica.

Palavras chave: Edema Mucular Diabético; Imagem de Fundo do Olho; Morfologia Matemática