Your browser doesn't support javascript.
loading
Strabismus mobile: um aplicativo para diagnóstico de estrabismo / Strabismus mobile: an application for strabismus diagnosis
Valente, Thales L. A; Almeida, João D. S. de; Silva, Aristófanes C; Teixeira, Jorge A. M; Gattass, Marcelo.
  • Valente, Thales L. A; Universidade Federal do Maranhão. São Luís. BR
  • Almeida, João D. S. de; Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro. BR
  • Silva, Aristófanes C; Universidade Federal do Maranhão. São Luís. BR
  • Teixeira, Jorge A. M; Universidade Federal do Maranhão. São Luís. BR
  • Gattass, Marcelo; Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro. BR
J. health inform ; 8(supl.I): 671-681, 2016. tab, ilus
Article in Portuguese | LILACS | ID: biblio-906574
RESUMO
O processamento de imagens médicas vem contribuindo na redução de incertezas no diagnóstico de anomalias no corpo humano. No entanto, não é uma realidade a utilização de ferramentas computacionais de baixo custo no diagnóstico de estrabismo, uma patologia que afeta aproximadamente 4% da população provocando problemas estéticos e visuais.

OBJETIVO:

apresentar um aplicativo para diagnóstico automático do estrabismo através do Teste de Hirschberg.

MÉTODOS:

executado em 8 etapas Aquisição de Imagens (1), Segmentação da Face (2), Detecção da Região dos Olhos(3), Localização dos Olhos (4), do Limbo (5) e do Brilho (6), Detecção (7) e Diagnóstico (8) do Estrabismo.

RESULTADOS:

foram obtidos 100% de especificidade, 96,96% de sensibilidade e 97,36% de acerto na detecção do estrabismo e demonstrou93,75% de precisão na identificação de esotropias, 100% em exotropias, 71,43% em hipertropias e 62,67% em hipotropias.

CONCLUSÃO:

o aplicativo mostrou-se promissor como uma ferramenta de auxílio ao diagnóstico de estrabismo.
ABSTRACT
The medical image processing has been contributing in the reduction of uncertainty in the diagnosis of abnormalities in the human body. However, there is still a need for low-cost computational tools in the diagnosis of strabismus a problem which affects approximately 4% of the population resulting aesthetic and visual problems.

PURPOSE:

Anapplication for automatic diagnosis of strabismus through Hirschberg test.

METHODS:

run 8

steps:

Image Acquisition (1),Face Segmentation (2) Detection of Eye Region (3) Location of Eye (4), Limbus (5) and Brightness (6), Detection (7) and Diagnosis (8) of Strabismus.

RESULTS:

we obtained 100% specificity, sensitivity of 96.96 % and 97.36 % accuracy and was demonstrated to be 93,75% accurate in esotropias identification, 100% for exotropias, 71,43% for hypertropias and62,67% for hypotropias.

CONCLUSION:

The application has shown promise as a tool to aid the diagnosis of strabismus.
Subject(s)

Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Image Processing, Computer-Assisted / Strabismus Type of study: Diagnostic study / Prognostic study Limits: Humans Language: Portuguese Journal: J. health inform Journal subject: Medical Informatics / Health Services / TECNOLOGIA Year: 2016 Type: Article / Congress and conference Affiliation country: Brazil Institution/Affiliation country: Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro/BR / Universidade Federal do Maranhão/BR

Similar

MEDLINE

...
LILACS

LIS

Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Image Processing, Computer-Assisted / Strabismus Type of study: Diagnostic study / Prognostic study Limits: Humans Language: Portuguese Journal: J. health inform Journal subject: Medical Informatics / Health Services / TECNOLOGIA Year: 2016 Type: Article / Congress and conference Affiliation country: Brazil Institution/Affiliation country: Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro/BR / Universidade Federal do Maranhão/BR