Segmentation of fundus eye images : detection of microaneurysms and blood vessels using mathematical morphology

• Autorzy: Stąpor K. , Świtoński A.

Warianty tytułu

PL

Segmentacja obrazów dna oka : detekcja mikroaneuryzmatów oraz sieci naczyń krwionośnych z wykorzystaniem metod morfologii matematycznej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In this paper the new method for automatic segmentation of fundus eye images are proposed: one for the detection of microaneurysms, the second for the detection of blood vessels. Both rely on tools from mathematical, grayscale morphology. The proposed method can be integrated in a tool for diagnosis of diabetic retinopathy which is under development.

PL

W artykule przedstawiono nowe metody automatycznej segmentacji obrazów dna oka pozyskanych z funduskamery: jedna dla detekcji mikroaneurazymów, druga dla naczyń krwionośnych na siatkówce oka. Metoda detekcji mikroaneurazymów składa się z następujących kroków: 1) przetwarzanie wstępne, 2) detekcja markerów dla transformaty wodnej, 3) transformata wodna, 4) klasyfikacja. W celu automatycznej detekcji markerów wewnętrznych dla transformaty wodnej zdefiniowano nowe przekształcenie trafi-nie-trafi w morfologii wieloodcieniowej. Uzyskana średnia sprawność metody wynosi 89,4% i jest wyższa od wyników uzyskanych w metodach poprzednich (84%). Metoda detekcji naczyń krwionośnych składa się z następujących kroków: 1) lokalna poprawa kontrastu, 2) odszumianie, 3) detekcja naczyń, 4)klasyfikacja. W celu odszumienia zastosowano operacje złożone ze specjalnie zaprojektowanych operacji dylatacji i erozji wieloodcieniowej. Sama detekcja naczyń wykorzystuje operację czubek-kapelusza. Opracowane algorytmy detekcji stanowić będą podstawowe moduły systemu komputerowego wspomagającego diagnozowanie jak również monitorowanie tej retinopatii cukrzycowej.

Słowa kluczowe

EN

mathematical morphology; hit-miss; Top-Hat transforms; diabetic retinopathy

• Wydawca: Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Polskiej Akademii Nauk
• Czasopismo: Archiwum Informatyki Teoretycznej i Stosowanej
• Rocznik: 2004
• Tom: T. 16, z. 2
• Strony: 77--92
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys.

Twórcy

autor

Stąpor K.

• Politechnika Śląska, Instytut Informatyki

autor

Świtoński A.

• Politechnika Śląska, Instytut Informatyki

Bibliografia

• [1]Chaudhuri S. et al: Detection of blood vessels in retinal images using two-dimensional matched filters. IEEE Trans. Medical Imaging, v. 8, Nr 3, 263-269, 1989.
• [2]Frame A. et al: A comparison of computer-based classification methods applied to the detection of microaneurysms in ophthalmic fluorescein angiograms. Computers in Biology and Medicine, v. 28, 1998. 225-238.
• [3]Gonzalez R.C, Woods R.E: Digital Image Processing. Prentice-Hall, 2002.
• [4]Kanski J. et al.: Clinical ophthalmology. Butterworth-Heinemann, 1996.
• [5]Mendonca A. M. ct al: Automatic segmentation of microaneurysms in retinal angiograms of diabetic patients, Proc. ICIAP, 728-733. 1999.
• [6]Pinz A. etal: Mapping the human retina. IEEE Trans. Medical Imaging. V. l.Nr 1,210-215. 1998.
• [7]Sinthanayothin C. et al: Automated localisation of the optic disc, fovea and retinal blood vessels from digital color fundus images. British Journal of Ophthalmology, v. 83, Nr 8, 231-238, 1999.
• [8]Soille P.: Morphological Image analysis: principles and applications. Springer-Verlag, Berlin, 1999.
• [9]Spencer T. et al: An image processing strategy for the segmentation and quantification of microaneurysms in fluorescein angiograms of the ocular fundus. Computers and Biomedical Research, v. 29, 1996, 284-302.
• [10]Stąpor K. et al.: Automatic analysis of fundus eye images for detection of glaucomatous changes. Archives of Theoretical and Applied Computer Science, V.15. Nr 2, 169-184, 2003.
• [11]Tamura S. et al: Zero-crossing interval correction in tracing eye-fundus blood vessels. Pattern Rec-ognition, v. 21, Nr 3, 227-233, 1988.
• [12]Walter T., Klein C.: Automatic detection of microaneurysms in color fundus images of the human retina by means of the bounding box closing. In: A. Colosimo et. al. (Eds): Lecture Notes in Com¬puter Science, v. 2526, 210-220, 2002.
• [13]Zana F., Klein J. C.: Segmentation of vessel like patterns using mathematical morphology and cur¬vature evaluation. IEEE Trans. Medical Imaging, v. 10, Nr 7, 1010-1019, 2001.