Segmentação automática do disco óptico e de vasos sanguíneos em imagens de fundo de olho
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26244 http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2019.2072 |
Resumo: | 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. |
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Segmentação automática do disco óptico e de vasos sanguíneos em imagens de fundo de olhoAutomatic segmentation of optic disc and blood vessels in fundus imageRetinografiasFundus imagesProcessamento digital de imagemDigital Image ProcessingSegmentação RGBRGB SegmentationFiltro de energiaEnergy filterTranformada de HoughHough TransformA-IFS HistonA-IFS HistonRoughness IndexRoughness IndexEngenharia elétricaCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES::SISTEMAS DE TELECOMUNICACOESCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA::PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOLOGICOSThe 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.IFG - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de GoiásTese (Doutorado)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.Universidade Federal de UberlândiaBrasilPrograma de Pós-graduação em Engenharia ElétricaCarrijo, Gilberto Aranteshttp://lattes.cnpq.br/1358511937659656Ferreira, Júlio Césarhttp://lattes.cnpq.br/8909334567319212Cury, Lacordaire Kemel Pimentahttp://lattes.cnpq.br/9984652331518240Veiga, Antônio Claudio Paschoarellihttp://lattes.cnpq.br/2835416571685218Carneiro, Milena Bueno Pereirahttp://lattes.cnpq.br/4071349511490099Cardoso, Cristiane de Fátima dos Santos2019-07-22T17:32:05Z2019-07-22T17:32:05Z2019-06-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfCARDOSO, 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.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26244http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2019.2072porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2019-10-07T19:43:58Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/26244Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2019-10-07T19:43:58Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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