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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/33694

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorREN, Tsang Ing-
dc.contributor.authorLEÃO, Edileuza Virginio-
dc.date.accessioned2019-09-26T17:49:11Z-
dc.date.available2019-09-26T17:49:11Z-
dc.date.issued2019-02-25-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/33694-
dc.description.abstractO Corvis ST é um aparelho que mede a Pressão Intraocular (PIO) lançando um jato de ar e registrando o movimento corneal, características desse movimento podem ser utilizadas para detecção do ceratocone. O objetivo deste trabalho é gerar novas informações da biomecânica da córnea para melhorar a detecção do ceratocone, desenvolvendo classificadores baseado na biomecânica da córnea, pois acredita-se que no ceratocone há alterações no movimento corneal antes de ocorrer alterações de espessura característica da doença. Uma base de treinamento com 195 olhos normais e 136 olhos com ceratocone foi utilizada para o desenvolvimento de diferentes abordagens para distinguir córneas normais e com ceratocone, usando funções discriminante (linear, quadratic, diagquadratic, diaglinear, pseudolinear e pseudoquadratic) com validação cruzada do tipo “leave-one-out”. É proposta uma compensação dividindo os valores do movimento corneal pelos valores da PIO. Os resultados dos classificadores foram comparados com o atual índice biomecânico do Corvis (Corvis Biomechanical Index - CBI). Os melhores classificadores desenvolvidos foram aplicados em uma base de dados de validação de 156 olhos saudáveis e 87 olhos com ceratocone, e também em 53 casos que aparentemente apresentam topografia normal. A melhor abordagem biomecânica utilizou os valores compensados pela PIO, utilizando uma função discriminante linear e atingiu a AUC 0,954, com uma sensibilidade de 88,2% e uma especificidade de 97,4%. Quando os dados da espessura foram integrados, o resultado foi AUC de 0,960, com uma sensibilidade de 89,7% e uma especificidade de 96,4%. Não houve diferença significativa entre os resultados das melhores abordagens com o CBI nas bases de dados de treinamento e validação. Concluindo que os novos classificadores baseados apenas com informações biomecânicas são equivalentes ao melhor índice biomecânico da literatura que ainda inclui dados relacionados a espessura.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.titleDetecção do ceratocone através das imagens do Corvis ST®pt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9704117882101298pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3084134533707587pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da Computacaopt_BR
dc.description.abstractxCorvis ST is a device that measures the Intraocular Pressure (IOP) by launching a jet of air and recording the corneal movement, characteristics of this movement can be used to detect keratoconus. The objective of this work is to generate new information on corneal biomechanics to improve the detection of keratoconus, developing classifiers based on corneal biomechanics, since it is believed that in keratoconus there are changes in corneal movement before changes in thickness characteristic of the disease. A training base with 195 healthy eyes and 136 eyes with keratoconus was used to develop different approaches to distinguish normal and keratoconic corneas using discriminant function (linear, quadratic, diagquadratic, diaglinear, pseudolinear e pseudoquadratic) with leaveone-out-cross-validation that considered different Corvis ST deformation parameters. The IOP compensation is proposed by dividing the DA by the IOP values. The results were compared with the current Corvis Biomechanical Index (CBI). The best classifiers developed were applied in a validation database of 156 healthy eyes and 87 eyes with keratoconus and 53 eyes with very asymmetric ectasia that present normal topography. The best biomechanical approach used the DA values compensated by IOP using a linear discriminant function and reached AUC 0.954, with a sensitivity of 88.2% and a specificity of 97.4%. When the data of the horizontal thichness profile was integrated resulted in an AUC of 0.960, with a sensitivity of 89.7% and a specificity of 96.4%. There was no significant difference in the results between best approaches with the CBI in the training and validation databases. By compensating for the IOP, and with the horizontal thickness profile included or excluded, it was possible to generate a classifier based only on biomechanical information with a similar result to the CBI. Concluding that the new classifiers based only on biomechanical information are equivalent to the best biomechanical index in the literature that still includes data related to thickness.pt_BR
Aparece nas coleções:Teses de Doutorado - Ciência da Computação

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