Automatic grading of ocular hyperaemia using image processing techniques

Resumo

O ollo humano vese afectado por un elevado número de patoloxías de alta prevalencia, tales como o Síndrome do Olio Seco ou a conxuntivite alérxica. Un dos síntomas que ditos problemas de saúde teñen en común é a aparición de hiperemia na conxuntiva bulbar, consecuencia da conxestíón dos vasos sanguíneos. O sangue queda atrapado na área afectada, e aparecen signos visibles, como o incremento do arrubiamento na zona. Este traballo propón unha metodoloxia automática para a avaliación da hiperemia bulbar baseada en técnicas de procesado de imaxe e aprendizaxe máquina. A metodoloxía recibe un video como entrada, escolle a mellor imaxe da secuencia, illa a conxuntiva, calcula varias características da imaxe e, por último, transforma estas características ós rangos que os optometristas usan para avaHar o parámetro. Ademáis, leváronse a cabo varias probas para analizar como reacciona a metodoloxía ante situacións pouco favorables. O obxectivo era abarcar algúns dos problemas máis comúns que atopan as metodoloxías de asistencia á diagnose en entornos reais. A metodoloxía proposta consegue milla redución significativa do tempo que os especialistas invirten na avaliación. Polo tanto, ten unha repercusión directa na obtención dunha diagnose rápida. Ademáis, elimina a subxectividade inerente ó proceso manual, e asegura a súa repetitibilidade. Como consecuencia, os expertos poden entender mellor os parámetros que influencian a avaliación da hiperemia.