| Revista: | Nova scientia |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000429325 |
| ISSN: | 2007-0705 |
| Autores: | Escobar, Marco A1 Guzmán Sepúlveda, José R2 Parra Michel, Jorge R1 Guzmán Cabrera, Rafael3 |
| Instituciones: | 1Universidad De La Salle Bajío, León, Guanajuato. México 2University of Central Florida, College of Optics and Photonics, Orlando, Florida. Estados Unidos de América 3Universidad de Guanajuato, Departamento de Ingeniería Eléctrica, León, Guanajuato. México |
| Año: | 2019 |
| Periodo: | May |
| Volumen: | 11 |
| Número: | 22 |
| Paginación: | 224-245 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Introducción: Proponemos una nueva metodología para establecer la similitud entre imágenes segmentadas de la red vascular de la retina. El método está basado en vincular métricas estándar con propiedades estructurales a través de la dimensión fractal. Método: Aplicamos nuestra metodología para comparar la vascularidad de imágenes de la retina extraídas de forma automática contra segmentaciones hechas de forma manual. Resultados: Demostramos que existe una fuerte correlación entre las métricas estándar y la dimensión fractal y que esta prevalece incluso si se divide la imagen en sub-imágenes. Discusión o Conclusión: Mostramos que la dimensión fractal esta correlacionada con el rendimiento del algoritmo de segmentación y por tanto puede ser usado como métrica |
| Resumen en inglés | Introduction: We propose a novel approach for the assessment of the similarity of retinal vessel segmentation images that is based on linking the standard performance metrics of a segmentation algorithm, with the actual structural properties of the images through the fractal dimension. Method: We apply our methodology to compare the vascularity extracted by automatic segmentation against manually segmented images. Results: We demonstrate that the strong correlation between the standard metrics and fractal dimension is preserved regardless of the size of the subimages analyzed. Discussion or Conclusion: We show that the fractal dimension is correlated to the segmentation algorithm’s performance and therefore it can be used as a comparison metric |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación, Matemáticas, Medicina |
| Palabras clave: | Programación, Oftalmología, Matemáticas aplicadas, Segmentación de imágenes, Algoritmos, Dimensión fractal, Red vascular, Retina |
| Keyword: | Programming, Ophthalmology, Applied mathematics, Image segmentation, Algorithms, Vascular net, Retina, Fractal dimension |
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