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Técnicas de fusão de classificadores para um sistema automático de triagem de retinopatia diabética

Processo: 11/15349-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de março de 2012
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2013
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Anderson de Rezende Rocha
Beneficiário:José Ramon Trindade Pires
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Retinopatia diabética

Resumo

Na área de saúde, o diagnóstico precoce de doenças é muito importante para a melhoria da qualidade de vida dos pacientes e redução de custos com o tratamento. Para oftalmologistas, por exemplo, um sistema eficiente de triagem automática em imagens de fundo de olho para diabéticos garantiria que apenas os pacientes que tivessem alguma anomalia associada à Retinopatia Diabética (RD) fossem encaminhados para uma consulta. Existem centenas de anomalias que podem afetar a retina de diabéticos, algumas das quais possuem características semelhantes, enquanto a maior parte contém suas particularidades. Tendo em vista o grande número de anomalias relacionadas à doença, uma única abordagem não é suficiente para uma detecção confiável de qualquer sinal de retinopatia. Este projeto de pesquisa é uma continuação natural do projeto "Automated screening for diabetic retinopathies: IT in the fight against preventable blindness" financiado pelo instituto virtual MSR-FAPESP entre 2008 e 2011, conduzido por nosso grupo de pesquisa. Naquele projeto, criaram-se as condições iniciais necessárias para investigações mais aprofundadas a respeito do problema. O projeto produziu três detectores para anomalias relacionadas a RD. Em complementação àquele trabalho, este projeto de pesquisa tem por objetivo o desenvolvimento de detectores associados a novas anomalias, bem como o desenvolvimento inédito de métodos de combinação dos mesmos, visando um sistema automático de triagem de RD. Este objetivo será atingido seguindo as seguintes etapas: (1) verificação da qualidade da imagem de retina para ser utilizada na análise; (2) melhoramento na qualidade da imagem; (3) desenvolvimento de novos detectores; e (4) aplicação de técnicas de fusão de classificadores. A validação deste trabalho será realizada por meio de imagens de fundo de olho coletadas semanalmente na Casa do Diabético em São Paulo, parceira de nossa pesquisa. Adicionalmente, validaremos nossas abordagens com imagens de parceiros internacionais.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
PIRES, RAMON; JELINEK, HERBERT F.; WAINER, JACQUES; VALLE, EDUARDO; ROCHA, ANDERSON. Advancing Bag-of-Visual-Words Representations for Lesion Classification in Retinal Images. PLoS One, v. 9, n. 6 JUN 2 2014. Citações Web of Science: 27.
PIRES, RAMON; JELINEK, HERBERT F.; WAINER, JACQUES; GOLDENSTEIN, SIOME; VALLE, EDUARDO; ROCHA, ANDERSON. Assessing the Need for Referral in Automatic Diabetic Retinopathy Detection. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, v. 60, n. 12, p. 3391-3398, DEC 2013. Citações Web of Science: 23.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

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