Proposal to use artificial intelligence in the field of opthalmology.
| dc.contributor | SĂŁo Carlos - ICMC-USP | pt_BR |
| dc.contributor.author | Valerio Netto, Antonio | |
| dc.contributor.author | Oliveira, Maria Cristina Ferreira de | |
| dc.date.accessioned | 2019-03-19T14:19:33Z | |
| dc.date.available | 2019-03-19T14:19:33Z | |
| dc.date.issued | 2002-05 | |
| dc.description.abstract | This project consists of investigating a technology to make possible the automatic mensuration of the ocular refraction errors (astigmatism, hypemietropia and myopia). For this, it intends to use recognition techniques and images analysis that will operate on images acquired recently by technique used for the information acquisition from the ocular globe, called HartmannâShack. The system should process an image supplied by the acquisition technique and, later on, to analyze it, extracting the necessary information for an automatic diagnosis of the possible existence of refractive errors in the examined ocular globe. The approach to be adopted uses techniques of artificial intelligence, more specifically, the use of neural networks. The huge progress in research and practical applications in that line in the last years certifies the precision and the efficiency of the same to analyze and to recognize external input data. It is believed that they can be used to identify an image from Hartrnann-Shack sensor that corresponds to an eye with anomaly, which anomaly type, as well as to quantify the magnitude anomaly. The purpose of using neural networks in the image analysis is to provide to the system with adaptability and robustness, that is, the system can respond (to measure) by understanding the data and not comparing the images as was accomplished previously. The use of intelligent software to evaluate the images also seeks to solve current problems of the difficulties that exist today for optimizing the system. Problems with small imperfections in the image acquisition or digitalization, in the preprocessing and segmentation of the images, can cause mistakes later on in the moment of the mensuration. This approach offers various possibilities in terms of academic research and ocular globe recognition. The possibility to recognize and to analyze the pertinent characteristics of the ocular globe allows to diagnose the refraction errors, and to obtain other information about the health of the ocular globe. Furthermore, a practical contribution of this approach is to suggest a new technology to measure the ocular refraction errors and the computational contribution based on analysis techniques and images recognition. Another contribution consists of the introduction of those techniques in a new field. It is possible that new application demands adaptations/new developments in the current processes, which can result in a contribution by this project for the computation area in addition to the immediate application of existent techniques. Finally, we believe the project provides a good opportunity for a closer approximation between the areas of Computer Science and Optometry. | pt_BR |
| dc.description.notes | RelatĂłrios TĂ©cnicos do ICMC; 162 | pt_BR |
| dc.format | 17 p. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.icmc.usp.br//handle/RIICMC/6893 | |
| dc.language.iso | eng | pt_BR |
| dc.publisher.city | SĂŁo Carlos, SP, Brasil. | pt_BR |
| dc.subject | InteligĂȘncia artificial | pt_BR |
| dc.title | Proposal to use artificial intelligence in the field of opthalmology. | pt_BR |
| dc.title.alternative | Proposta de utilização de inteligĂȘncia artificial no campo da oftalmologia. | pt_BR |
| dc.type.category | Relatórios técnicos | pt_BR |
| usp.description.abstracttranslated | Este projeto consiste em investigar uma tecnologia para possibilitar a mensuração automĂĄtica dos erros de refração ocular (astigmatismo, hipemietropia e miopia). Para isso, pretende utilizar tĂ©cnicas de reconhecimento e anĂĄlise de imagens que irĂŁo operar em imagens adquiridas recentemente pela tĂ©cnica utilizada para a aquisição de informaçÔes do globo ocular, denominada Hartmann-Shack. O sistema deve processar uma imagem fornecida pela tĂ©cnica de aquisição e, posteriormente, analisĂĄ-la, extraindo as informaçÔes necessĂĄrias para um diagnĂłstico automĂĄtico da possĂvel existĂȘncia de erros de refração no globo ocular examinado. A abordagem a ser adotada utiliza tĂ©cnicas de inteligĂȘncia artificial, mais especificamente, o uso de redes neurais. O enorme progresso em pesquisa e aplicaçÔes prĂĄticas nessa linha nos Ășltimos anos certifica a precisĂŁo e a eficiĂȘncia do mesmo em analisar e reconhecer dados de entrada externos. Acredita-se que eles pode ser usado para identificar uma imagem do sensor de Hartrnann-Shack que corresponde a um olho com anomalia, qual tipo de anomalia, bem como para quantificar a anomalia de magnitude. O propĂłsito de usar redes neurais na anĂĄlise de imagens Ă© fornecer ao sistema adaptabilidade e robustez, isto Ă©, o sistema pode responder (medir) entendendo os dados e nĂŁo comparando as imagens como foi realizado anteriormente. O uso de software inteligente para avaliar as imagens tambĂ©m busca resolver problemas atuais das dificuldades que existem hoje para otimizar o sistema. Problemas com pequenas imperfeiçÔes na aquisição ou digitalização da imagem, no prĂ©-processamento e segmentação das imagens, podem causar erros mais tardiamente no momento da mensuração. Essa abordagem oferece vĂĄrias possibilidades em termos de pesquisa acadĂȘmica e reconhecimento do globo ocular. A possibilidade de reconhecer e analisar as caracterĂsticas pertinentes do globo ocular permite diagnosticar os erros de refração e obter outras informaçÔes sobre a saĂșde do globo ocular. AlĂ©m disso, uma contribuição prĂĄtica dessa abordagem Ă© sugerir uma nova tecnologia para medir a erros de refração e contribuição computacional baseada em tĂ©cnicas de anĂĄlise e reconhecimento de imagens. Outra contribuição consiste na introdução dessas tĂ©cnicas em um novo campo. Ă possĂvel que novas aplicaçÔes demandem adaptaçÔes / novos desenvolvimentos nos processos atuais, o que pode resultar em uma contribuição deste projeto para a ĂĄrea de computação, alĂ©m da aplicação imediata de tĂ©cnicas existentes. Finalmente, acreditamos que o projeto oferece uma boa oportunidade para uma aproximação mais prĂłxima entre as ĂĄreas de CiĂȘncia da Computação e Optometria. | pt_BR |