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Segmentação automática de vasos sanguíneos em imagens de retina usando wavelets e classificadores estatísticos

Processo: 03/01273-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de maio de 2003
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2003
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Roberto Marcondes Cesar Junior
Beneficiário:João Vitor Baldini Soares
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Visão computacional   Diagnóstico por imagem

Resumo

O projeto apresenta uma proposta de trabalho de iniciação científica cujo foco será desenvolver algoritmos eficazes para a segmentação automática de vasos sangüíneos em imagens digitais do fundo óptico. A segmentação dos vasos é a etapa inicial da análise automática de imagens de retina, cujo objetivo é auxiliar os médicos na detecção de doenças. A doença mais preocupante, cujo diagnóstico requer uma análise qualificada e laboriosa, é a retinopatia diabética, uma das causas mais comuns de cegueira em adultos. Propomos uma abordagem diferenciada para a segmentação, que deve visar a classificação de regiões da imagem baseada na transformada wavelet e reconhecimento de padrões. Contudo, tal abordagem tomará como base algoritmos de segmentação já existentes - desenvolvidos pelo próprio grupo junto ao qual o trabalho será realizado. Com isso, serão estudados temas variados de visão e processamento de imagens, além de classificação e reconhecimento de padrões. (AU)