Detecção do tempo de quebra do filme lacrimal por meio do processamento de imagens de videoceratoscopia (2020)
- Authors:
- Autor USP: OLIVEIRA, LUCAS ORLANDI DE - IFSC
- Unidade: IFSC
- Sigla do Departamento: FCM
- Subjects: CÓRNEA; OLHO; APARELHO LACRIMAL; OFTALMOLOGIA; INSTRUMENTAÇÃO (FÍSICA); ÓPTICA
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: A Síndrome do olho seco (DED, do inglês Dry Eye Disease) é uma doença multifatorial da superfície ocular, acompanhada de diferentes sintomas que podem impactar, significativamente, a qualidade de vida dos indivíduos acometidos. Um diagnóstico preciso depende de diferentes exames, que podem levar a tratamentos adequados. Dentre as técnicas utilizadas para o auxílio ao diagnóstico desta doença está a determinação do tempo de quebra do filme lacrimal (TBUT, do inglês Tear film Breakup Time), que indica o tempo, em segundos, desde a abertura completa do olho, até o primeiro sinal de ruptura do filme lacrimal. Existem, na literatura, diferentes formas de obter essa medida; no entanto, são preferíveis os métodos não-invasivos, pois dispensam o uso de substâncias no olho, e até mesmo o contato entre o instrumento de medida e o olho do paciente. Nesse sentido, diversos trabalhos utilizam um topógrafo de córnea (ou videoceratoscópio) para a obtenção das imagens, pois este equipamento projeta, sobre a córnea, um padrão de anéis concêntricos que, à medida que o filme lacrimal resseca, apresentam distorções. Neste trabalho é desenvolvido um método não-invasivo de avaliação da estabilidade do filme lacrimal, que utiliza imagens de videoceratoscopia e, baseado nas distorções dos anéis e no comportamento dessas distorções em olhos saudáveis, é capaz de determinar o TBUT. Além disso, é proposta uma medida para quantificar o grau de severidade do ressecamento do olho do indivíduo, que pode auxiliar no acompanhamento de tratamentos adotados. Os resultados indicam que o método é capaz de determinar o TBUT com sensibilidade de 100% e especificidade de 67%, apresentando um aumento notável na sensibilidade, comparado aos trabalhos existentes
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2020
- Data da defesa: 10.08.2020
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ABNT
OLIVEIRA, Lucas Orlandi de. Detecção do tempo de quebra do filme lacrimal por meio do processamento de imagens de videoceratoscopia. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-29092020-103535/. Acesso em: 31 maio 2024. -
APA
Oliveira, L. O. de. (2020). Detecção do tempo de quebra do filme lacrimal por meio do processamento de imagens de videoceratoscopia (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-29092020-103535/ -
NLM
Oliveira LO de. Detecção do tempo de quebra do filme lacrimal por meio do processamento de imagens de videoceratoscopia [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-29092020-103535/ -
Vancouver
Oliveira LO de. Detecção do tempo de quebra do filme lacrimal por meio do processamento de imagens de videoceratoscopia [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-29092020-103535/ - Desenvolvimento de um sistema com arquitetura em nuvem para a detecção de ceratocone subclínico por meio de deep learning, utilizando mapas de topografia da córnea
- In vitro evaluation of rose bengal photoactivated by custom-built green light-emitting diode source for bacteria and rapidly growing mycobacteria inhibition
- Análise do filme lacrimal utilizando topografia de córnea e visão computacional
- Analysis of tear film break-up time based on the tear film surface quality obtained using Placido rings images
- Convolutional neural network performances in detecting keratoconus using color and grayscale corneal curvature maps in different architectures
- Convolutional neural networks for keratoconus detection in corneal curvature maps with and without compact convolutional transformer architecture
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- Desenvolvimento de um sistema com arquitetura em nuvem para a detecção de ceratocone subclínico por meio de deep learning, utilizando polinômios de Zernike e imagens de topografia e de paquimetria de córnea
- Desenvolvimento de técnica para processamento de imagens de microscópio especular
- Weed detection among soybean plants in artificial lighting environment using multispectral images and computer vision
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