Detecção de Patologias Oculares em Imagens de Reflexo Vermelho Utilizando Descritores de Cor

Abstract

O Teste de Brückner é um exame oftalmológico que visa detectar patologias oculares precocemente. Ele opera através da identificação de um reflexo vermelho na região ocular após a incidência de um feixe luminoso. Este trabalho apresenta um novo método para identificação automática de um possível problema ocular em imagens de reflexo vermelho oriundas do Teste de Brückner através de descritores de cor. Utilizando uma otimização na escolha dos métodos de pré processamento em conjunto com os descritores de cor dominante e os momentos de cor, o método proposto alcançou 92% de acurácia, 98% de especificidade e 76% de sensibilidade utilizando o classificador XGBoost.

Detecção automática de doenças da visão em imagens de reflexo vermelho utilizando Deep Features e Ensemble

“…Porém, em paralelo ao método de Pinto et al (2020), que também utilizou técnicas baseadas em CNNs, o método proposto, inclusive, alcanc ¸ou maior acurácia e sensibilidade. Nosso método superou, também, a acurácia e sensibilidade obtida por Martins et al (2021).…”

“…Na literatura não há tantos trabalhos diretamente relacionados. Dentre os disponíveis, os principais são os trabalhos de [Silva et al 2018], [Pinto et al 2020] e [Martins et al 2021]. O primeiro engloba uma parte maior do processo, da aquisic ¸ão a segmentac ¸ão da região de interesse, enquanto os outros dois dão mais enfoque ao processo de classificac ¸ão, tal qual esta pesquisa.…”

“…No tópico de trabalhos futuros de sua pesquisa, é mencionada a utilizac ¸ão de Deep Features como modelo de aprendizagem profunda, sendo um dos pontos-chave desta pesquisa. Pinto et al (2020) propõe a utilizac ¸ão de Redes Neurais Convolucionais para o processo de extrac ¸ão de características e classificac ¸ão do modelo. Resultados de experimentos com o uso de embeddings e meta-classificadores combinados com diferentes espac ¸os de cor como HSV (Hue, Saturation, Value) e Lab entregaram taxas satisfatórias, alcanc ¸ando 83,2% de acurácia na detecc ¸ão de problemas oculares, em 128 imagens.…”

“…Resultados de experimentos com o uso de embeddings e meta-classificadores combinados com diferentes espac ¸os de cor como HSV (Hue, Saturation, Value) e Lab entregaram taxas satisfatórias, alcanc ¸ando 83,2% de acurácia na detecc ¸ão de problemas oculares, em 128 imagens. Martins et al (2021) apresentaram um método para detectar problemas ocular em imagens de reflexo vermelho oriundas do Teste de Brückner. Para tanto, utilizaram descritores de cor dominante e momento de cor, técnicas de otimizac ¸ão e classificador XGBoost.…”

“…Apesar dos resultados não serem suficientes para superar os encontrados na pesquisa de Silva et al (2019), Pinto et al (2020 validaram a utilizac ¸ão de redes neurais convolucionais (CNNs) como classificadores no processo de detecc ¸ão de patologias da visão. Este é um ponto importante para demonstrar a necessidade da continuidade dos estudos nesta temática, e é de onde esta pesquisa abordou, investindo na utilizac ¸ão de Deep Features combinadas ao classificador Ensemble.…”