Publicação: Segmentação automática do disco óptico e de vasos sanguíneos em imagens de fundo de olho
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES::SISTEMAS DE TELECOMUNICACOES, CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA::PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOLOGICOS
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Resumo
A segmentação eficiente do disco óptico e vasos sanguíneos viabiliza o desenvolvimento
de uma gama de ferramentas de diagnóstico em imagens de retina, contribuindo para o diagnóstico
médico de patologias como retinopatia hipertensiva, diabética e da prematuridade,
glaucoma, lesões por zika vírus, etc. Entretanto, a etapa de segmentação do disco óptico e
vasos sanguíneos é considerada por muitos uma das tarefas mais difíceis em processamento
de imagens, especialmente em retinografias coloridas, que possuem baixo contraste devido a
predominância do vermelho em toda a retina. Assim, o objetivo deste trabalho é segmentar as
principais estruturas fisiológicas da retina, sendo elas o disco óptico e os vasos sanguíneos. Para
tanto, foi proposto (i) um algoritmo baseado em filtro de energia multiescala e transformada de
Hough para localização rápida do disco e critério de decisão, respectivamente; (ii) um algoritmo
baseado em roughness index 3D combinado com morfologia matemática e uso da representação
Anatassov Intuitionistic Fuzzy Set para segmentar o disco óptico; (iii) uma rede neural multilayer
perceptron em que o diferencial é o ajuste do pré-processamento baseado em Contrast Limited
Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) e filtro de Wiener para segmentar os vasos sanguíneos.
Como resultados observa-se que (i) o método de localização do disco alcançou 100% de
eficácia nas bases HRF e DRIVE, 98,5% na base Messidor e 94,38% na base DIARETDB1; (ii)
na segmentação automática do disco óptico foi obtida uma accuracy de 99,59% e sensitivity de
91,56% na base Messidor; (iii) em segmentação dos vasos sanguíneos é apresentado um ajuste
fino do pré-processamento permitindo um desempenho superior da rede, foi obtida uma accuracy
de 94,87% para o primeiro observador e 95,31% para o segundo observador na base DRIVE, tais
valores superam até mesmo metodologias mais complexas.
Abstract
The efficient segmentation of the optic disc and the blood vessels enables the development
of an array of retinal images diagnostic tools, thus contributing for the medical diagnosis
of pathologies such as Hypertensive and Diabetic retinopathy, Retinopathy of Prematurity,
Glaucoma, retinal lesions caused by the Zika virus, etc. However, the step of segmentation
of the optic disc and the blood vessels is considered by many one of the most difficult tasks
in image processing, especially in colour fundus photography, which possesses lower contrast
due to the prevalence of red in all the retina. Thus, the objective of this work is to segment the
main physiological structures of the retina, those being the optic disc and the blood vessels. In
order to do so, it was proposed (i) an algorithm based on a multiscale energy filter with a Hough
transform to rapidly locate the disc and a decision criterion in the disc location, respectively;
(ii) an algorithm based on 3D roughness index combined with mathematical morphology and
the use of the Atanassov Intuitionistic Fuzzy Set representation to segment the optic disc; (iii) a
multilayer perceptron neural network in which the differential is the setting of the pre-processing
step based on Contrast Limited Adaptive Histogram Equalisation (CLAHE) and aWiener filter to
segment the blood vessels. As for results, it is observed that (i) the disc location method achieved
100% effectiveness with the HRF and DRIVE databases, 98,5% with the Messidor database and
94,38% with the DIARETDB1 database; (ii) in the automatic segmentation of the optic disc with
the Messidor database the accuracy achieved was of 99,59% and the sensitivity was of 91,56%;
(iii) in the segmentation of the blood vessels, it is possible to fine-tune the pre-processing step
allowing for a superior network performance; it was obtained an accuracy of 94,87% for the first
observer, and 95,31% for the second observer in the DRIVE database, such figures exceed even
more complex technologies.
Palavras-chave
Retinografias, Fundus images, Processamento digital de imagem, Digital Image Processing, Segmentação RGB, RGB Segmentation, Filtro de energia, Energy filter, Tranformada de Hough, Hough Transform, A-IFS Histon, A-IFS Histon, Roughness Index, Roughness Index, Engenharia elétrica
Citação
CARDOSO, Cristiane de Fátima dos Santos. Segmentação automática do disco óptico e de vasos sanguíneos em imagens de fundo de olho. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Faculdade de Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Uberlândia. Uberlândia. 2019. DOI http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.
2019.2072.
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