PupRN: um método para diagnóstico de anormalidades oftalmológicas em recém-nascido baseado na dinâmica pupilar

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dc.contributor.advisor1Camilo Júnior, Celso Gonçalves
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6776569904919279pt_BR
dc.contributor.referee1Camilo Júnior, Celso Gonçalves
dc.contributor.referee2Naves, Eduardo Lázaro Martins
dc.contributor.referee3Rosa, Thierson Couto
dc.creatorSilva, Marcos Vinicius Ribeiro
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6930019751033452pt_BR
dc.date.accessioned2021-11-08T13:11:09Z
dc.date.available2021-11-08T13:11:09Z
dc.date.issued2021-07-29
dc.description.abstractVision is one of the human senses that help development since birth, being of paramount importance for cognitive, social, and motor skills. The World Health Organization (WHO) points out that the number of children with ophthalmic abnormalities should increase by about 200 million between 2000 and 2050. Dynamic pupillometry is an exam that captures immutable pupillary behavior, such as its change in involuntary size, aiming to diagnose eye disorders and diseases. Since these pathologies being severe in children and the potential of pupillometry analysis for their diagnosis, this work proposes a method for diagnosing ophthalmic abnormalities using machine learning techniques and intelligent algorithms. Thus, the method autonomously extracts pupillary information from pupillometry exams and applies a classifier model to distinguish newborns between normal and altered clinical conditions within the ophthalmological context. This model intends to be a trial screening method that could help health professionals diagnose newborns' ophthalmological abnormalities. In addition, an annotated benchmark, which was manually developed in this study, is available and presents the context and highlights the obstacles in working with pupillometry exams in newborns. The algorithms proposed by this work were evaluated and compared with the ElSe and ExCuSe algorithms, state-of-the-art algorithms in the subject of pupillary tracking applied to the scope of this study. In conclusion, it presented a classifier model capable of differentiating newborns with diseased diagnosis in the ophthalmic field with an accuracy close to 81% under the available dataset.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2021-11-05T11:36:00Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Marcos Vinicius Ribeiro Silva - 2021.pdf: 8908248 bytes, checksum: dc24f8654223621a222b00d575fe3735 (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5)en
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dc.description.resumoA visão é um dos sentidos que auxilia no desenvolvimento do ser humano desde seu nascimento, sendo de suma importância para as habilidades cognitivas, sociais e motoras. A Organização Mundial da Saúde (OMS) aponta que o número de crianças com anormalidades oftalmológicas deve aumentar em cerca de 200 milhões entre os anos de 2000 e 2050. A pupilometria dinâmica é um exame que captura informações do comportamento pupilar imutável, como sua alteração de tamanho de forma involuntária, visando diagnosticar anormalidades neurais e oftalmológicas. Considerando a gravidade dessas patologias em crianças e o potencial da análise da pupilometria para o diagnóstico das mesmas, este trabalho propõe um método de diagnóstico de anormalidades oftalmológicas em recém-nascidos baseado em dados da dinâmica pupilar e algoritmos de inteligência artificial. Assim, o método extrai as informações pupilares dos exames de pupilometria de forma autônoma e aplica um modelo classificador capaz de distinguir recém-nascidos entre os quadros clínicos normais e alterados dentro do contexto oftalmológico. Em complemento, também é disponibilizado um benchmark anotado manualmente, desenvolvido neste estudo, e que apresenta o contexto e realça os obstáculos em se trabalhar com exames de pupilometria de recém-nascidos. Os algoritmos propostos por este trabalho foram avaliados e comparados com os algoritmos ElSe e ExCuSe, algoritmos estado da arte no assunto de rastreamento pupilar aplicados a esfera deste estudo. Em conclusão, um modelo classificador capaz de diferenciar recém-nascidos com diagnóstico anormal no campo oftalmológico com precisão próxima de 81% sob o conjunto de dados disponível foi apresentado.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpt_BR
dc.identifier.citationSILVA, M. V. R. PupRN: um método para diagnóstico de anormalidades oftalmológicas em recém-nascido baseado na dinâmica pupilar. 2021. 79 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/11733
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RG)pt_BR
dc.publisher.initialsUFGpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)pt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAnormalidade oftalmológicapor
dc.subjectDinâmica pupilarpor
dc.subjectRecém-nascidopor
dc.subjectSistema automatizado de pupilometriapor
dc.subjectDiagnósticopor
dc.subjectOphthalmological abnormalityeng
dc.subjectPupil dynamicseng
dc.subjectNewborneng
dc.subjectAutomated pupillometry systemeng
dc.subjectDiagnosiseng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titlePupRN: um método para diagnóstico de anormalidades oftalmológicas em recém-nascido baseado na dinâmica pupilarpt_BR
dc.title.alternativePupRN: a method for ophthalmic abnormalities diagnosis in newborn based on pupillary dynamicseng
dc.typeDissertaçãopt_BR

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