Metodologia Computacional para Detecção e Diagnóstico Automáticos de Estrabismo em Vídeos Digitais utilizando o Cover Test

O processamento de imagens medicas vem contribuindo para a deteccao e o diagnostico de anomalias no corpo humano, sendo uma importante ferramenta na reducao do grau de incerteza do diagnostico, provendo uma fonte adicional de informacao aos especialistas. Uma dessas anomalias e o estrabismo, que afeta aproximadamente 4% da populacao e modifica o mecanismo de visao, resultando em problemas esteticos e sensoriais. O primeiro caso e reversivel a qualquer idade. Ja em relacao aos problemas sensoriais, o tratamento tardio pode levar a um quadro irreversivel. O cover test e um dos tipos de exames realizados para diagnosticar tal patologia. A utilizacao de recursos computacionais de baixo custo no auxilio diagnostico e terapeutico dentro da subespecialidade estrabismo ainda nao e uma realidade. Portanto, este trabalho apresenta uma metodologia computacional para pre-diagnosticar automaticamente o estrabismo atraves de viideos digitais da aplicacao do exame cover test. Para tanto, a metodologia foi dividida em 8 etapas: (1) Aquisicao, (2) Reducao da regiao dos olhos, (3) Localizacao da pupila, (4) Localizacao do limbo, (5) Rastreamento dos olhos, (6) Deteccao do oclusor, (7) Deteccao e (8) Diagnostico do estrabismo. A eficacia do metodo na indicacao do diagnostico foi avaliada atraves de comparacoes realizadas com os diagnosticos fornecidos pelo especialista. Para a deteccao de estrabismo, a metodologia proposta obteve 100% de especificidade, 80% de sensibilidade e 93,33% de acuracia e demonstrou 87% de acuracia no diagnostico do estrabismo, mesmo considerando medidas menores que 1 dioptria prismatica, apresentando erro medio de 2,57 dioptrias prismaticas na afericao do desvio. Assim, foi demonstrada a viabilidade da utilizacao de recursos computacionais baseados em tecnicas de processamento de imagens para alcancar o diagnostico de estrabismo atraves do cover test.