Automated retinal image quality assessment on the UK Biobank dataset for epidemiological studies.

Morphological changes in the retinal vascular network are associated with future risk of many systemic and vascular diseases. However, uncertainty over the presence and nature of some of these associations exists. Analysis of data from large population based studies will help to resolve these uncertainties. The QUARTZ (QUantitative Analysis of Retinal vessel Topology and siZe) retinal image analysis system allows automated processing of large numbers of retinal images. However, an image quality assessment module is needed to achieve full automation. In this paper, we propose such an algorithm, which uses the segmented vessel map to determine the suitability of retinal images for use in the creation of vessel morphometric data suitable for epidemiological studies. This includes an effective 3-dimensional feature set and support vector machine classification. A random subset of 800 retinal images from UK Biobank (a large prospective study of 500,000 middle aged adults; where 68,151 underwent retinal imaging) was used to examine the performance of the image quality algorithm. The algorithm achieved a sensitivity of 95.33% and a specificity of 91.13% for the detection of inadequate images. The strong performance of this image quality algorithm will make rapid automated analysis of vascular morphometry feasible on the entire UK Biobank dataset (and other large retinal datasets), with minimal operator involvement, and at low cost

A deep learning model to assess and enhance eye fundus image quality

Engineering aims to design, build, and implement solutions that will increase and/or improve the life quality of human beings. Likewise, from medicine, solutions are generated for the same purposes, enabling these two knowledge areas to converge for a common goal. With the thesis work “A Deep Learning Model to Assess and Enhance Eye Fundus Image Quality", a model was proposed and implement a model that allows us to evaluate and enhance the quality of fundus images, which contributes to improving the efficiency and effectiveness of a subsequent diagnosis based on these images. On the one hand, for the evaluation of these images, a model based on a lightweight convolutional neural network architecture was developed, termed as Mobile Fundus Quality Network (MFQ-Net). This model has approximately 90% fewer parameters than those of the latest generation. For its evaluation, the Kaggle public data set was used with two sets of quality annotations, binary (good and bad) and three classes (good, usable and bad) obtaining an accuracy of 0.911 and 0.856 in the binary mode and three classes respectively in the classification of the fundus image quality. On the other hand, a method was developed for eye fundus quality enhancement termed as Pix2Pix Fundus Oculi Quality Enhancement (P2P-FOQE). This method is based on three stages which are; pre-enhancement: for color adjustment, enhancement: with a Pix2Pix network (which is a Conditional Generative Adversarial Network) as the core of the method and post-enhancement: which is a CLAHE adjustment for contrast and detail enhancement. This method was evaluated on a subset of quality annotations for the Kaggle public database which was re-classified for three categories (good, usable, and poor) by a specialist from the Fundación Oftalmolóica Nacional. With this method, the quality of these images for the good class was improved by 72.33%. Likewise, the image quality improved from the bad class to the usable class, and from the bad class to the good class by 56.21% and 29.49% respectively.La ingeniería busca diseñar, construir e implementar soluciones que permitan aumentar y/o mejorar la calidad de vida de los seres humanos. Igualmente, desde la medicina son generadas soluciones con los mismos fines, posibilitando que estas dos áreas del conocimiento convergan por un bien común. Con el trabajo de tesis “A Deep Learning Model to Assess and Enhance Eye Fundus Image Quality”, se propuso e implementó un modelo que permite evaluar y mejorar la calidad de las imágenes de fondo de ojo, lo cual contribuye a mejorar la eficiencia y eficacia de un posterior diagnóstico basado en estas imágenes. Para la evaluación de estás imágenes, se desarrolló un modelo basado en una arquitectura de red neuronal convolucional ligera, la cual fue llamada Mobile Fundus Quality Network (MFQ-Net). Este modelo posee aproximadamente 90% menos parámetros que aquellos de última generación. Para su evaluación se utilizó el conjunto de datos públicos de Kaggle con dos sets de anotaciones de calidad, binario (buena y mala) y tres clases (buena, usable y mala) obteniendo en la tareas de clasificación de la calidad de la imagen de fondo de ojo una exactitud de 0.911 y 0.856 en la modalidad binaria y tres clases respectivamente. Por otra parte, se desarrolló un método el cual realiza una mejora de la calidad de imágenes de fondo de ojo llamado Pix2Pix Fundus Oculi Quality Enhacement (P2P-FOQE). Este método está basado en tres etapas las cuales son; premejora: para ajuste de color, mejora: con una red Pix2Pix (la cual es una Conditional Generative Adversarial Network) como núcleo del método y postmejora: la cual es un ajuste CLAHE para contraste y realce de detalles. Este método fue evaluado en un subconjunto de anotaciones de calidad para la base de datos pública de Kaggle el cual fue re clasificado por un especialista de la Fundación Oftalmológica Nacional para tres categorías (buena, usable y mala). Con este método fue mejorada la calidad de estas imágenes para la clase buena en un 72,33%. Así mismo, la calidad de imagen mejoró de la clase mala a la clase utilizable, y de la clase mala a clase buena en 56.21% y 29.49% respectivamente.Línea de investigación: Visión por computadora para análisis de imágenes médicasMaestrí

Dépistage automatique de la rétinopathie diabétique dans les images de fond d’oeil à l’aide de l’apprentissage profond

RÉSUMÉ : Le diabète est une maladie chronique qui touche plus de 400 millions d’adultes dans le monde. Cette maladie peut entraîner plusieurs complications au cours de la vie d’un malade. Une de ces complications est la rétinopathie diabétique. Il s’agit de la principale cause de cécité chez l’adulte. Cette maladie apparaît souvent sans symptômes, il est donc important pour les personnes atteintes de diabète d’effectuer des vérifications régulières chez un ophtalmologue. Cette vérification s’effectue par la prise d’images numériques de fond d’oeil du patient. Ces images sont ensuite examinées par un médecin afin de donner un diagnostic. Dans ce travail, il est question d’automatiser le diagnostic de la rétinopathie diabétique à l’aide des images numériques de fond d’oeil ainsi que l’apprentissage profond. En effet, les réseaux de neurones ont suscité ces dernières années un intérêt important dans différents domaines, notamment ceux du médical et de la vision par ordinateur. Les réseaux convolutifs permettent des applications tel que la classification ou la segmentation d’images. Ici, la classification correspond à classer les images selon la présence ou non de la rétinopathie diabétique dans les images et la segmentation correspond à extraire des régions d’intérêt, comme les vaisseaux sanguins par exemple.----------ABSTRACT : Diabetes is a chronic disease that currently concerns more than 400 millions of adults in the world. This disease can cause several complications during the life of a person. One of these complications is diabetic retinopathy. Being one of the leading cause of blindness in the working age population, this complication is serious and requires medical prevention. This disease often appear without any symptoms, meaning that regular examinations with an ophtalmologist are required to enable its detection and treatment. This work is about automating the diagnostic of diabetic retinopathy, with the use of digital fundus images and deep learning. Indeed, deep learning and neural networks have recently been used in several fields, such as medical applications or computer vision. Convolutional neural networks perform applications such as image classification or image segmentation really well. Here, classification means to label each image based on the presence or absence of diabetic retinopthy in the images and segmentation means to extract regions of interest in the image, such as blood vessels

Retinal Image Quality Assessment Using Supervised Classification

RÉSUMÉ L’évaluation de la qualité d’images de la rétine est une étape importante dans le diagnostic automatisé des maladies de l'œil. La précision du diagnostic est dépendante de ce critère, car une mauvaise qualité de l'image peut empêcher l'observation de caractéristiques importantes de l'oeil et des manifestations pathologiques. Un algorithme robuste est donc nécessaire afin d'évaluer la qualité des images dans une base de données. Les méthodes existantes sont généralement basées sur des paramètres de qualité d'image génériques ou des critères structurels. L’évaluation de la qualité de l'image en fonction de paramètres génériques exploite la plupart des paramètres tels que les caractéristiques de contraste, netteté, éclairage, et la texture. Ces méthodes évitent généralement les procédures de segmentation des structures de l'oeil. Le grand avantage de ces méthodes est leur faible complexité de calcul par rapport à celles mises au point sur la base de critères structurels. En revanche, les systèmes basés sur des critères structurels exigent l'identification de structures anatomiques, y compris le disque optique et le réseau vasculaire de la macula. Ces méthodes ont tendance à manquer de robustesse lorsqu'elles traitent des images de mauvaise qualité. Bien que les algorithmes d'évaluation de la qualité de l'image précédemment développé montrent de bonnes performances, ils ont été mis en place sur différentes bases de données en s'appuyant sur des critères différents. Une nouvelle mesure est donc nécessaire. Nous avons développé un algorithme d'évaluation de la qualité de l'image rétinienne basée sur l'extraction de caractéristiques génériques sans segmentation a priori de l’image. La nouveauté de cet algorithme est sa simplicité et son faible coût de calcul, ainsi que sa capacité à s’adapter sur la région d'intérêt locale. Les caractéristiques génériques sont constituées de la netteté locale, le ratio de bordure, les caractéristiques de texture et l’histogramme de couleur. La probabilité cumulée de flou métrique de détection et l'algorithme de codage de longueur variable ont été utilisés pour mesurer la netteté et les caractéristiques texturales, respectivement. Les caractéristiques extraites sont combinés pour évaluer la convenance de l'image à des fins de diagnostic. Basé sur le fait que les experts médicaux se concentrent davantage sur certaines structures anatomiques telles que la macula et le disque optique, nous avons décidé de comparer les approches globales et locales. Un « support vector machine » avec un « kernel » de fonctionsde base radiales a été utilisé comme un classificateur non linéaire afin de classer les images pour les groupes utilisables et non-utilisables. La méthodologie développée a été appliquée sur 100 images avec des tailles différentes classées par un expert médical. L'expert a évalué 50 images comme mesurable et 50 comme non-mesurable. Les résultats indiquent un très bon accord entre les prédictions de l'algorithme proposé et le jugement de l'expert médical: la sensibilité et la spécificité de l'approche locale sont respectivement 94% et 92% alors qu'il était de 87% et 89% pour l'approche globale.----------ABSTRACT Retinal image quality assessment is an important step in automated eye disease diagnosis. Diagnosis accuracy is highly dependent on the quality of retinal images, because poor image quality might prevent the observation of significant eye features and disease manifestations. A robust algorithm is therefore required in order to evaluate the quality of images in a large database. Existing algorithms for estimating the retinal image quality are generally based on generic image quality parameters or structural criteria. Image quality assessment based on generic parameters mostly exploits parameters such as contrast, sharpness, illumination, and texture features. These methods generally avoid eye structure segmentation procedures. The great advantage of these methods is their low computational complexity compared to those developed based on structural criteria. In contrast, systems based on structural criteria require identification of anatomical structures including the optic disc, macula and vascular network. These methods tend to lack in robustness when dealing with poor quality images. Although previously developed image quality assessment algorithms shows good performances, they have been implemented on different databases and relying on different criteria and a new metric is required to be developed. We developed an algorithm for retinal image quality assessment based on the extraction of generic features without images segmentation. The novelty of this algorithm is its simplicity and low computational cost and also its capability to apply on local region of interest associated with retinal images. The generic features consisting of local sharpness, edge ratio, textural features and color histogram were measured. The cumulative probability of blur detection metric and the run-length encoding algorithm were used to measure the sharpness and textural features respectively. The extracted features are combined to evaluate the image suitability for diagnosis purposes. Based on the fact that medical experts focus more on some anatomical structures such as macula and optic disc, we decided to compare global and local approaches. A support vector machine with radial basis functions was used as a nonlinear classifier in order to classify images to gradable and ungradable groups. The developed methodology was applied on 100 images with various sizes graded by a medical expert. The expert evaluated 50 images as gradable and 50 as ungradable. The results indicate a very good agreement between the proposed algorithm’s predictions and themedical expert’s judgment: the sensitivity and specificity for the local approach are respectively 94% and 92% while it was 87% and 89% for the global approach

Evaluación automática de la calidad en retinografías para la ayuda al diagnóstico de la Retinopatía Diabética

La Diabetes Mellitus es una enfermedad cuya prevalencia supone un grave problema de salud pública. Entre sus complicaciones destaca la Retinopatía Diabética (RD), que se ha convertido en una de las principales causas de pérdida de visión en países desarrollados. La retinografía es una prueba diagnóstica que consiste en la captura de imágenes en color de la retina mediante un instrumento óptico llamado retinógrafo. Esta técnica permite una visión exacta de la retina y es útil para el diagnóstico y el seguimiento de enfermedades que la afectan, como RD, Glaucoma y Degeneración Macular Asociada a la Edad. En los programas de cribado de la RD, la adquisición de retinografías aptas para ser analizadas es básico. De hecho, los sistemas automáticos de análisis de retinografías para la ayuda al diagnóstico pueden fallar si las imágenes no tienen calidad suficiente. El objetivo de este Trabajo Fin de Máster fue el desarrollo de un sistema de evaluación automática de la calidad en retinografías con el fin de determinar si las imágenes son aptas para ser analizadas. De esta manera, se puede mejorar la eficacia de sistemas de cribado y de ayuda al diagnóstico de diversas enfermedades, entre ellas la RD. Este TFM se centró en la extracción, selección y clasificación de características globales que cuantifican la calidad de las retinografías para tratar de determinar si son aptas para ser analizadas por sistemas automáticos. Para ello, se aplicaron técnicas de análisis de imágenes basadas en métodos de evaluación de calidad de imagen sin referencia (No Reference Image Quality Assessment, NR-IQA). En concreto, se aplicaron los métodos de propósito general Natural Image Quality Evaluator (NIQE) y Spatial and Spectral Entropy-based Quality (SSEQ). Además, se analizaron las imágenes mediante la Transformada Wavelet Continua y la luminosidad del fondo de las imágenes a partir del espacio de color HSV. Después, se seleccionaron las características más relevantes mediante el algoritmo Fast Correlation-Based Filter (FCBF). Para la clasificación, se empleó una red neuronal artificial de tipo Perceptrón Multicapa. Para comprobar el funcionamiento del método se utilizó una base de datos de 2107 retinografías proporcionada por el Instituto Universitario de Oftalmobiología Aplicada de la Universidad de Valladolid y el Hospital Clínico Universitario de Valladolid. Los expertos determinaron si las imágenes tenían calidad suficiente para ser analizadas según criterios objetivos de claridad. La base de datos se dividió en dos conjuntos independientes para el desarrollo del método: entrenamiento (1053 imágenes) y test (1054 imágenes). El método se evaluó sobre el conjunto de test, consiguiéndose una precisión del 92.13%, con una sensibilidad del 93,26% y un valor predictivo positivo del 97.46%. Los resultados logrados fueron similares a los obtenidos en la literatura, si bien las bases de datos empleadas difieren entre estudios. Estos valores de sensibilidad y valor predictivo positivo hacen que el método propuesto sea adecuado para seleccionar las retinografías de buena calidad como paso previo a su análisis automático. En este sentido, se pretende incluir este método como una de las etapas de un algoritmo de análisis de retinografías para la ayuda al diagnóstico y cribado de la RD.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaMáster en Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicacione

Análisis automático de retinografías en Retinopatía Diabética: evaluación de la calidad y localización de las estructuras anatómicas del ojo mediante técnicas de procesado digital de imágenes

El objetivo de este Trabajo de Fin de Máster (TFM) ha sido el diseño y desarrollo de métodos automáticos para la evaluación de la calidad en retinografías y la localización de la papila y la fóvea. Para ello se ha creado una base de datos de 381 retinografías de pacientes diabéticos. Las imágenes tenían distintos niveles de calidad y pertenecían a pacientes tanto con lesiones asociadas a la RD como sin ellas. Un oftalmólogo especialista estableció la calidad de cada imagen y marcó la localización del centro de la papila y la fóvea.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaMáster en Ingeniería de Telecomunicació

An automated retinal image quality grading algorithm

This paper introduces an algorithm for the automated assessment of retinal fundus image quality grade. Retinal image quality grading assesses whether the quality of the image is sufficient to allow diagnostic procedures to be applied. Automated quality analysis is an important preprocessing step in algorithmic diagnosis, as it is necessary to ensure that images are sufficiently clear to allow pathologies to be visible. The algorithm is based on standard recommendations for quality analysis by human screeners, examining the clarity of retinal vessels within the macula region. An evaluation against a reference standard data-set is given; it is shown that the algorithm's performance correlates closely with that of clinicians manually grading image quality. © 2011 IEEE.</p

An automated retinal image quality grading algorithm

This paper introduces an algorithm for the automated assessment of retinal fundus image quality grade. Retinal image quality grading assesses whether the quality of the image is sufficient to allow diagnostic procedures to be applied. Automated quality analysis is an important preprocessing step in algorithmic diagnosis, as it is necessary to ensure that images are sufficiently clear to allow pathologies to be visible. The algorithm is based on standard recommendations for quality analysis by human screeners, examining the clarity of retinal vessels within the macula region. An evaluation against a reference standard data-set is given; it is shown that the algorithm's performance correlates closely with that of clinicians manually grading image quality. © 2011 IEEE