Detecção automática de vasos sanguíneos em imagens da retina para determinação do coeficiente AVR

Abstract

Encontra-se documentado que patologias como a diabetes e a hipertensão produzem alterações na estrutura vascular da retina que se manifestam de formas distintas em arteríolas e vénulas. A análise de imagens da retina possibilita a observação in vivo, e de forma não invasiva, da estrutura vascular da retina permitindo a detecção precoce deste tipo de patologias e a avaliação contínua das doenças, bem como dos resultados dos tratamentos. De forma a avaliar o estreitamento do calibre das arteríolas associado à hipertensão é frequentemente utilizado o rácio entre o calibre das arteríolas e vénulas (coeficiente AVR), que pode ser encontrado na literatura desde o ano de 1879. Esta medida adimensional considera os vasos presentes numa região específica da retina, determinada com base no centro e no raio do disco óptico. No entanto, na prática clínica diária, o cálculo manual ou semiautomático do AVR é pouco utilizado pelo facto de ser demorado e de baixa reprodutibilidade. A discrepância entre resultados obtidos por diferentes especialistas para a mesma imagem da retina é causada fundamentalmente pela diferente selecção de segmentos de vasos considerados no cálculo do coeficiente AVR. Neste trabalho propôs-se um protótipo de software de medição e classificação de vasos, recorrendo a técnicas de processamento de imagem digital e de indução de árvores de decisão que constitui uma proposta para a uniformização do cálculo do coeficiente AVR de modo a facilitar o diagnóstico e os estudos clínicos. De forma a avaliar o desempenho do protótipo desenvolvido nesta Tese, efectuou-se uma correlação entre os resultados da base de dados de referência INSPIRE-AVR e o sistema desenvolvido, demonstrando a possibilidade de reprodução automática do método