Evaluation of Retinal Image Quality Assessment Networks in Different Color-spaces

Retinal image quality assessment (RIQA) is essential for controlling the quality of retinal imaging and guaranteeing the reliability of diagnoses by ophthalmologists or automated analysis systems. Existing RIQA methods focus on the RGB color-space and are developed based on small datasets with binary quality labels (i.e., `Accept' and `Reject'). In this paper, we first re-annotate an Eye-Quality (EyeQ) dataset with 28,792 retinal images from the EyePACS dataset, based on a three-level quality grading system (i.e., `Good', `Usable' and `Reject') for evaluating RIQA methods. Our RIQA dataset is characterized by its large-scale size, multi-level grading, and multi-modality. Then, we analyze the influences on RIQA of different color-spaces, and propose a simple yet efficient deep network, named Multiple Color-space Fusion Network (MCF-Net), which integrates the different color-space representations at both a feature-level and prediction-level to predict image quality grades. Experiments on our EyeQ dataset show that our MCF-Net obtains a state-of-the-art performance, outperforming the other deep learning methods. Furthermore, we also evaluate diabetic retinopathy (DR) detection methods on images of different quality, and demonstrate that the performances of automated diagnostic systems are highly dependent on image quality.Comment: Accepted by MICCAI 2019. Corrected two typos in Table 1 as: (1) in training set, the number of "Usable + All" should be '1,876'; (2) In testing set, the number of "Total + DR-0" should be '11,362'. Project page: https://github.com/hzfu/Eye

Modelling on-demand preprocessing framework towards practical approach in clinical analysis of diabetic retinopathy

Diabetic retinopathy (DR) refers to a complication of diabetes and a prime cause of vision loss in middle-aged people. A timely screening and diagnosis process can reduce the risk of blindness. Fundus imaging is mainly preferred in the clinical analysis of DR. However; the raw fundus images are usually subjected to artifacts, noise, low and varied contrast, which is very hard to process by human visual systems and automated systems. In the existing literature, many solutions are given to enhance the fundus image. However, such approaches are particular and limited to a specific objective that cannot address multiple fundus images. This paper has presented an on-demand preprocessing frame work that integrates different techniques to address geometrical issues, random noises, and comprehensive contrast enhancement solutions. The performance of each preprocessing process is evaluated against peak signal-to-noise ratio (PSNR), and brightness is quantified in the enhanced image. The motive of this paper is to offer a flexible approach of preprocessing mechanism that can meet image enhancement needs based on different preprocessing requirements to improve the quality of fundus imaging towards early-stage diabetic retinopathy identification

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