| Resumo: | O diagnóstico automático de doenças da retina baseado em processamento de imagem vê frequentemente a sua precisão comprometida pela dificuldade intrínseca na deteção de estruturas anormais e por deficiências na aquisição de imagem. Em cenários de rastreio, estas deficiências podem levar a que um número significativo de imagens tenham de ser repetidas, implicando custos e ineficiência do sistema. Neste artigo propõe-se uma metodologia que avalia de forma automática a qualidade das imagens captadas possibilitando ao operador repetir a aquisição caso se justifique. O método proposto identifica diferentes tipos de artefactos com base na sua forma, cor e intensidade. Utilizando um conjunto de 61 imagens foi obtida uma sensibilidade de 97% com 0.12 falsos positivos por imagem na deteção do artefacto central e 73% de sensibilidade com 0.36 de falsos positivos para os reflexos luminosos. Estes resultados podem considerar-se positivos tendo em conta a baixa qualidade e a heterogeneidade das imagens processadas.
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