RetQuality – validador de qualidade de retinografias

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores

A avaliação da qualidade de imagem da retina é um contributo importante na obtenção de métodos automáticos de deteção de patologias retinianas fiáveis. Imagens de fraca qualidade dificultam uma análise correta da retina e poderão levar a falsos diagnósticos. Vários artigos publicados indicam que entre 10% a 15% das imagens são rejeitadas devido à sua fraca qualidade. Esta dissertação visou desenvolver um método de classificação automática da qualidade de imagens retinianas capturadas através de uma câmara de fundus e que permitisse, em tempo real, fornecer feedback ao operador sobre a qualidade das imagens adquiridas. Por intermédio desse feedback, ações corretivas poderiam ser tomadas e perdas de informação ou inconvenientes para o paciente poderiam ser evitados. A classificação da qualidade das imagens baseou-se numa avaliação genérica da qualidade da imagem em termos de contraste, focagem e iluminação. Foram extraídas doze características do domínio espacial e duas características do domínio da frequência. Através destas características foi gerada uma árvore de decisão que permitiu efetuar a classificação da qualidade das imagens. De um conjunto de 161 imagens, 67% foram utilizadas como conjunto de treino na geração da árvore de decisão e 33% como conjunto de teste. O método desenvolvido obteve uma sensibilidade de 90.91% e uma especificidade de 92%, o que demonstrou a aplicabilidade do método desenvolvido.