Locating eye-cup region in fundus eye images for glaucoma diagnosing

• Autorzy: Stąpor K. , Pawlaczyk L. , Trojnar M.

Warianty tytułu

PL

Automatyczna lokalizacja wnęki naczyniowej na cyfrowych obrazach dna oka dla wspomagania detekcji jaskry

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In this paper a new algorithm of the eye cup segmentation from fundus eye images (fei) is proposed. It is based on an adaptive dynamie thresholding techniąue performed on a channel a* of a L*a*b* color model. The obtained contour of eye-cup region will be used in a classification procedurę supporting ophthalmologist in glaucoma diagnosing.

PL

W artykule prezentowany jest nowy algorytm segmentacji cyfrowych obrazów dna oka (fei). Jest on oparty na adaptacyjnym progowaniu wykonywanym na kanale a* modelu kolorów L*a*b*. Uzyskany kontur wnęki naczyniowej jest używany w procedurze klasyfikacji wspomagającej lekarza okulistę w diagnostyce jaskry.

Słowa kluczowe

EN

image segmentation; adaptive thresholding; glaucoma

PL

segmentacja obrazu; progowanie adaptacyjne; jaskra

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2004
• Tom: Vol. 25, nr 1
• Strony: 35--46
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys.

Twórcy

autor

Stąpor K.

• Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, ul. Akademicka 16, 44-101 Gliwice, Polska

autor

Pawlaczyk L.

• Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, ul. Akademicka 16, 44-101 Gliwice, Polska

autor

Trojnar M.

• Wojewódzki Ośrodek Okulistyczny, ul. Powstańców 31, 40-129 Katowice

Bibliografia

• 1. Chaudhuri S., Chattegee Sh., Katz N., Nelson M., Goldbaum M.: Detection of Blood Vessels in Retinal Images Using Two-Dimensional Matched Filter. IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol 8, No. 3, September 1989.
• 2. Cheng ,H. D. at all: Color image segmentation: advances and prospects. Pattern Recognition, Vol. 34, No 3, p. 2259-2281,2001.
• 3. Goh K. G., et al: ADRIS: an Automatic Diabetic Retinal Image Screening system. K. J. Cios (Ed.): Medical Data Mining and Knowledge Discovery, pp 181-210, Springer- Verlag New York, November 2000.
• 4. Gonzalez R. C., Woods R. E.: Digital Image Processing, Prentice-Hall, 2002.
• 5. Jonas J. B., Budde W. M., Panda-Jonas S.: Ophthalmoscopic evalutation of the optic nerve head. Survey of Ophthalmology, Vol. 43, Nb. 4 January - February 1999.
• 6. Kański J. et al.: Glaucoma. A color manual of diagnosis and treatment. Butterworth-Heinemann, 1996.
• 7. Morris D. T., Donnison C.: Identifing the Neuroretinal Rim Boundary Using Dynamic Contours. Image and Vision Computing 17 (1999), pp. 169-174.
• 8. Nakagawa Y., Rosenfeld A.: „Some experiments on variable thresholding”, Pattern Recognition, vol. 11, pp. 191-204,1979.
• 9. Osareh A., Mirhmedi M., Thomas B., Markham R.: Classification and Localisation of Diabetic Related Eye Disease. A. Heyden et al. (Eds.): ECCV 2002, LNCS 2353, pp. 502-516,2002.
• 10. Sinthanayothin Ch.: “Image Analysis for Automatic Diagnosis of Diabetic Retinopathy”. Phd Thesis, University of London, 1999.