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dc.contributor.advisorSchnitman, Leizer-
dc.contributor.authorCosta, Daniel dos Anjos-
dc.creatorCosta, Daniel dos Anjos-
dc.date.accessioned2017-06-08T11:05:43Z-
dc.date.available2017-06-08T11:05:43Z-
dc.date.issued2017-06-08-
dc.date.submitted2016-06-03-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/22925-
dc.description.abstractEsse trabalho surgiu da dificuldade apresentada por médicos dermatologistas em estabelecer um critério objetivo para o acompanhamento da evolução dos tratamentos dermatológicos antienvelhecimento, em especial o de redução de rugas periorbitais, pois elas são um dos principais indicadores visíveis de envelhecimento. Esses tratamentos requerem que o dermatologista faça um bom diagnóstico da avaliação da intensidade das rugas, de forma a estabelecer qual o melhor conjunto de medidas para cada caso clínico. Diversos trabalhos na literatura apresentam métodos para essa finalidade, alguns são precisos e trabalhosos como o da construção de moldes negativos de silicone do relevo das rugas, outros são simples e subjetivos como a comparação do caso clínico do paciente com fotografias de escalas de enrugamento validadas clinicamente. A falta de ferramentas simples e objetivas não apenas dificulta o tratamento, como também dificulta a comunicação médico-paciente, quando é necessário que o médico informe objetivamente os efeitos do tratamento ao paciente. Diante dos problemas apontados, estabeleceu-se como objetivo desse trabalho desenvolver uma ferramenta que reduza a subjetividade na avaliação de imagens de rugas periorbitais, sem, no entanto, aumentar os custos e dificultar o procedimento de diagnóstico. Para isso, foi desenvolvido um sistema computacional baseado num classificador de rugas periorbitais, capaz de categorizar o estado atual das rugas a partir de uma imagem digital obtida por uma câmera sem requisitos especiais. O sistema localiza as rugas nas imagens da região do canto do olho e classifica o grau de enrugamento do paciente na fotografia, segundo a escala de rugas de Fitzpatrick e Goldman. Os resultados apontam que o método desenvolvido obteve um desempenho de 89.6%, introduz pouca ou nenhuma interferência na rotina de consultórios dermatológicos, e auxilia na diminuição da subjetividade da classificação de rugas periorbitais.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectRugas periorbitaispt_BR
dc.subjectClassificação e Dermatologiapt_BR
dc.titleClassificação de rugas cutâneas periorbitais em imagens digitaispt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coDuarte, Ângelo Amâncio-
dc.contributor.refereesSchnitman, Leizer-
dc.contributor.refereesDuarte, Ângelo Amâncio-
dc.contributor.refereesÂngelo, Michele Fúlvia-
dc.contributor.refereesOliveira, Luciano Rebouças de-
dc.publisher.departamentEscola Politécnica /Instituto de Matemática.pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Mecatrônicapt_BR
dc.publisher.initialsUFBApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
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