Geração e aplicação de imagens sintéticas da região dos olhos para o aumento de performance de técnicas da detecção do estrabismo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Santos, Jonathan da Silva lattes
Orientador(a): Silveira, Ismar Frango lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
estrabismo
computação
aprendizagem de máquina
aprendizagem profunda
síntese de imagens
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS
Link de acesso: https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/28618
Resumo: Strabismus is a medical condition that affects about 4% of the world population. In severe cases, strabismus can lead to blindness. Besides affecting the vision, the aesthetic appeal of strabismus can generate sufficient public embarrassment to influence the patient’s entire academic, personal and professional development. In most cases the condition can be treated. Studies relating computing and strabismus are still few, we understand that the main reason for this scarcity is the difficulty in acquiring dataset on strabismus. Motivated by this aspect, we propose in this research a generative model for the computational creation of synthetic images of the eye region of people with strabismus using Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN).
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Studies relating computing and strabismus are still few, we understand that the main reason for this scarcity is the difficulty in acquiring dataset on strabismus. Motivated by this aspect, we propose in this research a generative model for the computational creation of synthetic images of the eye region of people with strabismus using Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN).O estrabismo é uma condição médica que afeta cerca de 4% da população mundial. Em casos graves, o estrabismo pode levar à cegueira. Além de potencialmente afetar a visão, o aspecto estético do estrabismo pode gerar constrangimento público suficiente para influenciar todo o desenvolvimento pessoal, acadêmico e profissional do indivíduo. Felizmente, na maioria dos casos, a condição é tratável. Neste estudo, propomos uma técnica capaz de aumentar a performance de detectores e classificadores de Estrabismo computacionais por meio da geração de imagens sintéticas fotorrealistas através do uso de redes de arquitetura Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN) e de técnicas de aumento de dados.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorapplication/pdfporUniversidade Presbiteriana Mackenziehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessestrabismocomputaçãoaprendizagem de máquinaaprendizagem profundasíntese de imagensCNPQ::ENGENHARIASGeração e aplicação de imagens sintéticas da região dos olhos para o aumento de performance de técnicas da detecção do estrabismoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisstrabismuscomputingmachine learningdeep learningimage synthesisreponame:Repositório Digital do Mackenzieinstname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)instacron:MACKENZIEMarengoni, Mauriciohttp://lattes.cnpq.br/1974791787566027Barcellos, Ronaldo Boaventurahttp://lattes.cnpq.br/2053333935751430BrasilEscola de Engenharia Mackenzie (EE)UPMEngenharia ElétricaORIGINALJONATHAN DA SILVA SANTOS -protegido.pdfJonathan da Silva Santosapplication/pdf2024638https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/f3f595fe-f540-46b5-a3ed-347f53bf04a7/download44a849f1ce2af8b95e599ebfadf77b3bMD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_urlapplication/octet-stream49https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/0c4b4efb-125a-44f1-bf87-c34f1babdff7/download4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52falseAnonymousREADlicense_textapplication/octet-stream0https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/c1e77532-dac2-4256-b138-947b80da6840/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53falseAnonymousREADlicense_rdfapplication/octet-stream0https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/06d4db1a-9727-47f5-bc14-46216039f1c6/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54falseAnonymousREADLICENSElicense.txttext/plain2108https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/650bc2fd-50f0-437c-913b-553695a23199/download1ca4f25d161e955cf4b7a4aa65b8e96eMD55falseAnonymousREADTEXTJONATHAN DA SILVA SANTOS -protegido.pdf.txtJONATHAN DA SILVA SANTOS -protegido.pdf.txtExtracted texttext/plain132340https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/72a6ee10-feee-46b6-9e9e-d7fdc4efd472/downloade93ddfcd260fb70bd7813f4731868d16MD58falseAnonymousREADTHUMBNAILJONATHAN DA SILVA SANTOS -protegido.pdf.jpgJONATHAN DA SILVA SANTOS -protegido.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1260https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/31394b6d-2626-4553-9ed4-66c6e627a213/download1371f19805b2c2fba4945d61c0892b3fMD59falseAnonymousREAD10899/286182022-03-15T01:28:06.139Zhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acesso Abertoopen.accessoai:dspace.mackenzie.br:10899/28618https://dspace.mackenzie.brBiblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede.mackenzie.br/jspui/PRIhttps://adelpha-api.mackenzie.br/server/oai/repositorio@mackenzie.br||paola.damato@mackenzie.bropendoar:102772022-03-15T01:28:06Repositório Digital do Mackenzie - 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