Browsing by Author "Dias, Marcy Carolina de Abreu"
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- Deteção de estruturas retinianas no diagnóstico da retinopatia diabéticaPublication . Dias, Marcy Carolina de Abreu; Monteiro, Fernando C.O disco ótico é uma zona de convergência de vasos sanguíneos e assume um papel importante nos sistemas de diagnóstico automático, pois a sua localização define a região de diagnóstico que, por sua vez, pode localizar a mácula e definir uma região que não contem lesões retinianas. Esta região anatómica apresenta características próprias que o distinguem do resto da imagem, devido ao facto de que em condições normais apresenta uma cor amarela brilhante e circular. A segmentação do disco ótico, além de ser importante no pré-processamento de vários algoritmos desenvolvidos para a extração automática das estruturas anatómicas e para a deteção de lesões na retina, é também um indicador de várias patologias oftalmológicas, como a retinopatia diabética e o glaucoma, que é uma das causas mais comuns da cegueira. Contudo, o contorno desta estrutura anatómica atua, também como uma referência para medir outros parâmetros desta, como é o caso do aspeto arredondado do seu contorno. Neste relatório são apresentados dois métodos automáticos para detetar o disco ótico. Ambos baseiam-se na segmentação da rede vascular, mas diferenciam-se no método de identificação da região de interesse. Deste modo, o primeiro método de identificação da região de interesse fundamenta-se no cálculo da entropia, enquanto que o segundo método, para além desse cálculo, realiza uma otimização baseada numa colónia de formigas. Contudo, o método de localização do disco ótico tem como objetivo a verificação das corrrespondências de um determinado padrão. Os métodos foram testados em 1321 imagens de retinografia, provenientes de três bases de dados públicas: DRIVE, STARE e MESSIDOR. O primeiro método localizou corretamente o disco ótico em todas as 40 imagens do conjunto DRIVE (100%), em 75 das 81 imagens do conjunto STARE (92,59%) e em 370 das 1200 imagens da MESSIDOR (69,17%). O segundo método teve sucesso na totalidade das imagens na base de dados DRIVE (100%), falhou a localização em 4 imagens da base de dados STARE (95,06%) e em 48 (96,00%)da base de dados da MESSIDOR.
- Optic disc detection in retinal images by pattern distance minimizationPublication . Dias, Marcy Carolina de Abreu; Monteiro, Fernando C.The retinal fundus photograph is widely used in the diagnosis and treatment of various eye diseases such as diabetic retinopathy and glaucoma. On the research work leading to automatic analysis of retinal images, the knowledge of the optic disc (OD) location is essential, and a new method to locate the optic disc automatically is proposed. We propose an algorithm for the detection of OD in the retina which takes advantage of the powerful preprocessing techniques such as the contrast enhancement, Gabor wavelet transform, mathematical morphology and Earth Mover’s distance as the matching process. Forty images of the retina from the DRIVE database were used to evaluate the performance of the method.
- Optic disc detection using ant colony optimizationPublication . Dias, Marcy Carolina de Abreu; Monteiro, Fernando C.The retinal fundus images are used in the treatment and diagnosis of several eye diseases, such as diabetic retinopathy and glaucoma. This paper proposes a new method to detect the optic disc (OD) automatically, due to the fact that the knowledge of the OD location is essential to the automatic analysis of retinal images. Ant Colony Optimization (ACO) is an optimization algorithm inspired by the foraging behaviour of some ant species that has been applied in image processing for edge detection. Recently, the ACO was used in fundus images to detect edges, and therefore, to segment the OD and other anatomical retinal structures. We present an algorithm for the detection of OD in the retina which takes advantage of the Gabor wavelet transform, entropy and ACO algorithm. Forty images of the retina from DRIVE database were used to evaluate the performance of our method.