| Revista: | Nova scientia |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000439605 |
| ISSN: | 2007-0705 |
| Autors: | Giacinti, David Jaime1 Cervantes Sánchez, Fernando2 Cruz Aceves, Iván2 Hernández González, Martha Alicia1 López Montero, Luis Miguel1 |
| Institucions: | 1Instituto Mexicano del Seguro Social, Unidad Médica de Alta Especialidad T1, León, Guanajuato. México 2Centro de Investigación en Matemáticas A.C., Guanajuato. México |
| Any: | 2019 |
| Volum: | 11 |
| Número: | 23 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | El análisis cuantitativo de la arquitectura de las venas temporales superior e inferior y su monitoreo sobre el tiempo puede facilitar el diagnóstico y tratamiento oportuno de la retinopatía diabética. En este trabajo se presenta un novedoso método que consiste de dos etapas correspondientes a la segmentación automática y modelado parabólico de las venas temporales superior e inferior en imágenes de fondo de ojo. En la primera etapa, el detector lineal multiescala (DLM) es empleado para detectar estructuras de tipo arterial en imágenes de la retina. Debido a que DLM es un método de realzado arterial, es necesario aplicar una estrategia de umbralización para clasificar pixeles de tipo arterial con respecto al fondo de la imagen, donde un valor de umbral determinado de forma experimental es comparado con cinco métodos de umbralización del estado del arte. En esta etapa, el método de segmentación propuesto es comparado con seis métodos especializados del estado del arte en términos de eficiencia de segmentación. En la segunda etapa, se desempeña un modelado parabólico mediante una estrategia de optimización utilizando un Algoritmo de Distribución Marginal Univariada sobre las arterias previamente segmentadas, y los resultados son comparados con dos métodos paramétricos del estado del arte y con las delineaciones realizadas por especialistas. Los resultados de segmentación arterial utilizando el detector lineal multiescala demostraron una alta eficiencia de segmentación obteniendo un valor de 0.9618 utilizando la base de datos DRIVE de imágenes de fondo de ojo. De igual forma, los resultados de modelado parabólico entregaron una eficiencia promedio de 0.825 con respecto a las delineaciones realizadas por especialistas oftalmólogos de las venas temporales superior e inferior. En base a los resultados de eficiencia y al tiempo computacional (5.62 segundos), el método propuesto puede considerarse como altamente apropiado para desem |
| Resumen en inglés | Quantitative analysis of the architecture of the superior and inferior temporal retinal veins and their monitoring over time could facilitate the diagnosis and timely treatment of diabetic retinopathy. This paper presents a novel method consisting of two stages for automatic segmentation and parabolic modeling of the superior and inferior temporal arcade vessels in retinal fundus images. In the first stage, the Multiscale Line Detector (MLD) is used to detect vessel-like structures in the retinal images. Since the MLD, is a vessel enhancement method, a thresholding strategy has to be used to classify vessel and non-vessel pixels, where an experimental threshold value is compared with five state-of-the-art thresholding methods. In this stage, the proposed segmentation method is compared with six state-of-the-art specialized methods in terms of segmentation accuracy. In the second stage, a parabolic modeling using an optimization strategy based on the Univariate Marginal Distribution Algorithm (UMDA) is performed over the segmented vessels and the results are compared with two state-of-the-art parametric methods and with the ground-truth images outlined by specialists. The results of vessel segmentation using the multiscale line detector demonstrated a high segmentation accuracy with a 0.9618 value using the DRIVE database of retinal fundus images. In addition, the parabolic modeling results provided an average accuracy of 0.825 with the ground-truth of the superior and inferior temporal arcade vessels outlined by ophthalmologists. According to the accuracy and the computational time (5.62 seconds) results, the proposed method can be considered as highly appropriate to perform computer-aided diagnosis in Ophthalmology |
| Disciplines | Ingeniería, Medicina |
| Paraules clau: | Oftalmología, Diagnóstico, Ingeniería biomédica, Diagnóstico asistido por computadora, Retinopatía diabética, Imágenes médicas, Fondo de ojo, Vascularización, Modelado parabólico, Segmentación automática de imágenes, Algoritmos de estimación de distribuciones |
| Keyword: | Ophthalmology, Diagnosis, Biomedical engineering, Computer-aided diagnosis, Diabetic retinopathy, Medical images, Eye fundus, Vascularization, Parabolic modeling, Automatic image segmentation, Distribution estimation algorithms |
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