Proposal for a low cost system for screening patients with diabetic retinopathy

Autor: Werner, Lucas Vieira
Přispěvatelé: Stebel, Sergio Leandro, Santos, Deivisson Vianna Dantas dos, Borba, Gustavo Benvenutti
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2019
Předmět:
Zdroj: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
instacron:UTFPR
Popis: A Diabetes é uma importante doença mundial, com impactos principalmente para a atenção básica em saúde, que pode apresentar diversas complicações, dentre elas a retinopatia diabética. A retinopatia diabética é uma das principais causas de cegueira mundialmente. O diagnóstico de retinopatia diabética é feito por meio do exame de fundoscopia, mas o equipamento para realizar tal exame é de difícil acesso, especialmente em países menos desenvolvidos. Por isso, este trabalho tem como objetivo analisar e propor um sistema para triagem de pacientes com retinopatia diabética, usando imagens de fundo de olho obtidas por um telefone celular em conjunto com lentes. Foram analisadas lentes e métodos para obtenção da imagem do fundo de olho, além da análise das técnicas de aprendizagem de máquina e redes neurais para o processamento das imagens. Como resultados, a lente mais adequada foi a lente não acoplável VOLK 20 dioptrias. O método proposto para a aquisição das imagens, composto de uma estrutura física estável e móvel em todos os eixos, com presença de três variáveis (olho, lente e celular), foi desenvolvido por modelagem e impressão 3D. Para o processamento, foi escolhido o framework Tensorflow, devido a sua comunidade muito ativa e seus bons resultados para imagens bidimensionais. Para a integração do sistema, um aplicativo móvel foi desenvolvido, a fim de realizar a interface entre a obtenção da imagem e a rede neural. Foram realizados testes em fantons, utilizando as imagens da base de dados EyePacs-1. Após o processamento, o sistema integrado retorna para o usuário, por meio do aplicativo, a probabilidade de existência de retinopatia diabética. Foi obtido um f-score de 0,64. Com isso, demonstra-se possível desenvolver um método de triagem de retinopatia diabética, para uso na atenção básica em localidades com pouco acesso a cuidados oftalmológicos. Diabetes is an important worldwide disease, with impacts mainly on primary health care, which can present several complications, among them diabetic retinopathy. Diabetic retinopathy is one of the leading causes of blindness worldwide. Diagnosis of diabetic retinopathy is done through fundus examination, but the equipment to perform such an examination is difficult to access, especially in less developed countries. Therefore, this study aims to analyze and propose methods for better screening for diabetic retinopathy, using background images taken by a cell phone in conjunction with lenses. Lenses and methods for obtaining the fundus image were analyzed, as well as the analysis of machine learning techniques and neural networks for image processing. As a result, the most suitable lens was the unattached VOLK 20 diopter lens. The proposed method for image acquisition, consisting of a stable and movable physical structure on all axes, with varying presence (eye, lens and cell), was developed by 3D modeling and printing. For processing, the Tensorflow was chosen because of its very active community and its good results for two-dimensional images. For the system integration, a mobile application was developed in order to interface between the image obtainment and the neural network. Phantom tests were performed using the images from the EyePacs-1 database. After processing, the integrated system returns to the user, through the application, the likelihood of the existence of diabetic retinopathy. An f-score of 0.64 was obtained. Thus, it is possible to develop a screening method for diabetic retinopathy, for use in primary care in locations with little access to eye care.
Databáze: OpenAIRE
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