Resumen de Metodología de Segmentación de la Estructura Ocular en Imágenes de Fondo de Ojo de Pacientes con Retinopatía Diabética

Natasha Madera Samper, Jose Escorcia Gutierrez, Margarita Gamarra Acosta, Melitsa Torres Torres, Evert de los Ríos Trujillo

• español

  La retinopatía diabética (RD) es una complicación producto de la diabetes. Esta puede llegar a causar ceguera, convirtiéndose en una amenaza a nivel mundial por la afectación de personas a temprana edad y vinculadas al campo laboral. El rol de la medicina en el diagnóstico de esta enfermedad está asociado al análisis depatologías (micro aneurismas, hemorragias y exudados) presentes en imágenes de fondo de ojo. Esta tarea es tediosa, costosa en tiempo para el personal médico y repercute en demoras en el diagnostico debido a la alta demanda de pacientes con RD. Desde la ingeniería de diseños de sistemas CAD (Computer-Aided Design) se propone un método automatizado para la identificación de características de referencia como el disco óptico, la fóvea y los vasos sanguíneos. En este artículo se presenta una metodología para la detección y segmentación del disco óptico y los vasos sanguíneos. En primera instancia se propone una etapa de preprocesamiento basada en los algoritmos de CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) yBPDFHE (Brightness Preserving Dynamic Fuzzy Histogram Equalization) con el objetivo de mejorar la imagen de fondo de ojo y resaltar los vasos sanguíneos para su posterior eliminación. Seguidamente, se propone la metodología de segmentación de los vasos sanguíneos a través de redes neuronales que a posteriori contribuirá información para la correcta segmentación del disco óptico, el cual es localizado a través de operaciones morfológicas iterativas de openingy closing demostrando su invariabilidad ante las lesiones patológicas de los exudados que coinciden en información de color con la estructura ocular de interés. Localizado el disco óptico se procede a la remoción de los vasos sanguíneos en su interior por medio del algoritmo de inpainting (funcional Mumford-Shah), el cual reemplaza la presencia de los vasos sanguíneos con información estadística de discriminación de color del disco óptico. Finalmente, el algoritmo de Graph Cutes implementado para la segmentación del disco óptico.

• English

  Diabetic retinopathy (RD) is a complication caused by diabetes. This can cause blindness, becoming a worldwide threat due to the affectation of people at an early age and linked to the labor field. The role of medicine in the diagnosis of this disease is associated to the analysis of pathologies (micro aneurysms, hemorrhages and exudates) presented in fundus images. This task is tedious, time-consuming for medical personnel and it makes delays in diagnosis because of the high demand ofRDpatients. From the engineering of CAD system designs (Computer-Aided Design) an automated method is proposed for the identification of reference characteristics such as the optical disc, the fovea and the blood vessels. This article presents a methodologyfor the detection and segmentation of the optical disc and blood vessels. first, a preprocessing stage based on the algorithms of contrast-adaptive histogram equalization (CLAHE) and dynamic diffuse histogram equalization that preserve brightness (BPDFHE)is proposed aiming of improving the fundus image and highlighting the blood vessels for later removal. Next, it is proposed the methodology of segmentation of blood vessels through neural networks that a posteriori, it is going to contribute information for the correct segmentation of the optical disc, which is located through iterative openingand closing morphological operations, demonstrating that it is invariability against pathological lesions of the exudates that coincide in color information with the ocular structure of interest.Once the optic disc is located, the blood vessels inside are removed by inpainting algorithm (Functional Mumford-Shah), which replaces the presence of the blood vessels with statistical information of color discrimination of the optical disc. Finally, the Graph Cut algorithm is implemented for the segmentation of the optical disc.