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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/52898
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Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | SARMENTO, Adriano Augusto de Moraes | - |
dc.contributor.author | LIRA, Ayrton Barros de | - |
dc.date.accessioned | 2023-10-11T15:41:38Z | - |
dc.date.available | 2023-10-11T15:41:38Z | - |
dc.date.issued | 2023-09-22 | - |
dc.date.submitted | 2023-09-27 | - |
dc.identifier.citation | LIRA, Ayrton Barros de. Desenvolvimento de aplicativo para detecção de glaucoma através de reconhecimento de imagem utilizando inteligência artificial. 2023. 29 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/52898 | - |
dc.description.abstract | O glaucoma é uma das principais causas de cegueira irreversível, sendo uma condição médica progressiva que afeta o nervo óptico. A detecção precoce e o acompanhamento regular são, portanto, fundamentais para a prevenção da doença.. A detecção tradicional da doença muitas vezes envolve uma série de exames clínicos caros, e o uso de equipamentos especializados de difícil locomoção, dificultando o acesso para pessoas de baixa renda e de regiões remotas. Sendo assim, métodos que facilitem o diagnóstico são de extrema importância. Este trabalho procura estender o trabalho feito por SARMENTO et al. (2019) que detecta os diâmetros do disco óptico e da escavação fisiológica a partir de valores limiares fixos da intensidade da coloração dessas regiões, e a dissertação de JAILSON (2020) que propõe a utilização de uma regressão linear para a escolha dos limiares baseados na média da intensidade de coloração da imagem. Foi desenvolvida uma aplicação de fácil acesso, sendo necessário apenas um dispositivo com acesso a internet e um navegador web, assim como um dataset para o treinamento da regressão. | pt_BR |
dc.format.extent | 29p. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Glaucoma | pt_BR |
dc.subject | VCDR | pt_BR |
dc.subject | Aplicativo | pt_BR |
dc.subject | Inteligência Artificial | pt_BR |
dc.title | Desenvolvimento de aplicativo para detecção de glaucoma através de reconhecimento de imagem utilizando inteligência artificial | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.degree.level | Graduacao | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/3909181838888305 | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Áreas::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação | pt_BR |
dc.degree.departament | ::(CIN-DCC) - Departamento de Ciência da Computação | pt_BR |
dc.degree.graduation | ::CIn-Curso de Engenharia da Computação | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.degree.local | Recife | pt_BR |
Aparece en las colecciones: | (TCC) - Engenharia da Computação |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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TCC Ayrton Barros de Lira.pdf | 5,03 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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