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http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/1978| Automatic detection of diabetic related retina disease in fundus color images | |
| Laura Juliana Uribe Valencia | |
| Jorge Martinez | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| Optics disc Color fundus image Medical image analysis Diabetec macular edema Computer aided diagnosis | |
| Diabetic retinopathy (DR) is a degenerative visual complication associated with diabetes which is rapidly increasing worldwide and currently is one of the leading causes of blindness and visual impairment in adults. Due to the rapid increase in the number of people who suffer from DR, the available nomber of ophthalmologists won’t be enough to provide proper periodical consultation to all diabetic patients, especially in rural areas. According to current estimates by the International Agency for Prevention of Blindness (IAPB), by 2030 at least 3 million eyes must be evaluated each day (35 tests per second). Even more, given that DR is asymptomatic, when a patient perceives sight difficulties, generally is at a proliferative stage where sight damage can’t be reversed. That is why is recommended to diabetic patients to have frequent eye exam; that is where automatic or semi-automatic image analysis algorithms provide a potential solution. In the present work, new methods to analyze digital fundus images of diabetic patients are proposed. Particularly, several components of an automatic screening system for diabetic retinopathy were developed using algorithms, including segmentation of anatomical structures, lesions and diagnosis. The anatomical retinal structures: optic disc (OD) and macula were the located, exudates the lesions and Diabetic Macular Edema (DME) the diagnosis. Optic disc is relevant for several diagnosis procedures on retinal images including glaucoma and also is of high importance for bright lesion detection of Diabetic Retinopathy by extracting it and avoiding present the essentialfalse positive. The proposed OD lacation approch is base don OD’s characteristic high intensity and novel method for feature’s extraction that aims to represente the essential
elements that define an optic disc by proposing a model for the pixel intensity variations across the optic disc. OD region location in fundus images. The proposed approach was evaluated using four known publicity available datasets: DRIVE, DIARETDB1, DIARETDB0 and e-ophtha-EX. An OD location accuracy of 99.7% is obtained for the combined 341 retinal images of the four publicly datasets. Diabetic Macular Edema is an important complication of DR, occurs when the leakage of blood vessels causes accumulation of fluid in the macula region. In clinical practice, ophthalmologists diagnose DME based on the presence of exudates in the macular neighborhood. La retinopatía diabética (RD) es una complicación visual degenerativa asociada con la diabetes, enfermedad cuya incidencia está aumentando rápidamente en el mundo y que en la actualidad es una de las principales causas de ceguera y discapacidad visual en la población adulta. Debido al rápido aumento en el número de personas que sufren de RD, en el futuro, el número disponible de oftalmólogos no será suficiente para proporcionar una consulta periódica adecuada a todos los pacientes diabéticos, especialmente en las zonas rurales. Según las estimaciones actuales de la Agencia Internacional para la Prevención de la Ceguera (IAPB), para 2030 se deberán evaluar al menos 3 millones de ojos cada día (35 pruebas por segundo). Adicionalmente, debido a que la RD es asintomática, cuando un paciente percibe dificultades visuales, generalmente se encuentra en una etapa proliferativa donde el daño visual no es reversible. Como método de prevención, se recomienda a los pacientes diabéticos que se realicen exámenes oculares frecuentes, y es allí donde los algo-ritmos de análisis de imágenes automáticos o semiautomáticos brindan una solución potencial. En el presente trabajo, se proponen nuevos métodos para analizar imágenes digitales de fondo de ojo. En particular, se desarrollaron varios componentes para un sistema de detección automática para la retinopatía diabética utilizando algoritmos, incluida la segmentación de estructuras anatómicas, lesiones y diagnóstico. Las estructuras anatómicas localizadas fueron el disco óptico (DO) y la mácula, la lesión detectada los exudados y la enfermedad diagnosticada el Edema Macular Diabético (EMD). El disco óptico es relevante para una variedad de procedimientos de diagnóstico en imágenes de fondo de ojo, incluido el glaucoma; además, su segmentación es de gran importancia en la detección de lesiones brillantes en la retinopatía diabética con el fin de evitar falsos positivos. El enfoque propuesto para la ubicación del DO se basa su característica alta intensidad y en un novedoso método para la extracción de características que tiene como objetivo representar los elementos esenciales que definen un disco óptico. Se propuso un modelo para representar la variación de intensidad de los píxeles horizontalmente pertenecientes al disco óptico. El método propuesto se evaluó utilizando cuatro conjuntos de imágenes disponibles públicamente: DRIVE, DIARETDB1, DIARETDB0 y e-ophtha-EX. | |
| Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. | |
| 2020-01 | |
| Tesis de doctorado | |
| Inglés | |
| Estudiantes Investigadores Público en general | |
| Uribe Valencia, L. J., (2020), Automatic detection of diabetic related retina disease in fundus color images, Tesis de Doctorado, Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. | |
| ELECTRÓNICA | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Doctorado en Electrónica |
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