Automatic detection of early symptoms of diabetic retinopathy from fundus eye images using mathematical morphology

• Autorzy: Stąpor K. , Świtoński A.

Warianty tytułu

PL

Autmoatyczna detekcja wczesnych sympotomów retinopatii cukrzycowej na cyfrowych obrazach dna oka za pomocą metod morfologii matematycznej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In this paper the new method for automatic segmentation of microaneurysms from fundus eye images is proposed. It relies on methods from mathematical grayscale morphology. The new HitAndMiss transformation has been defined forthe detection of markers of watershed transformation.

PL

W artykule przedstawiono nową metodę automatycznej segmentacji mikroaneuryzmatów na cyfrowych obrazach dna oka. Zaproponowana metoda F wykorzystuje narzędzia wieloodcieniowej morfologii matematycznej. Zdefiniowano |: nowe przekształcenie trafi-nie-trafi dla detekcji markerów transformaty wododziało-i wej.

Słowa kluczowe

EN

mathematical morphology; HitAndMiss transform; micro-aneurysms; diabetic retinopathy

PL

morfologia matematyczna; przekształcenie trafi-nie-trafi; mikroaneuryzmaty; retinopatia cukrzycowa

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2004
• Tom: Vol. 25, nr 3
• Strony: 29--39
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz.

Twórcy

autor

Stąpor K.

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

autor

Świtoński A.

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

Bibliografia

• 1. 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.
• 2. Gonzalez R.C, Woods R.E: Digital Image Processing. Prentice-Hall, 2002.
• 3. Kański J. et al.: Clinical ophthalmology. Butterworth-Heinemann, 1996.
• 4. Mendonca A. M. et al: Automatic segmentation of microaneurysms in retinal angiograms of diabetic patients, Proc. ICIAP, 1999, 728-733.
• 5. Soille P.: Morphological image analysis: principles and applications. Springer-Verlag, Berlin 1999.
• 6. 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.
• 7. Stąpor K., Świtoński A.: Blood vessel segmentation from color fundus eye images using methods of mathematical morphology. Studia Informatica, submitted for publication.
• 8. 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, 2003, 169-184.
• 9. 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 Computer Science, v. 2526,2002,210-220.