Identifying the neuroretinal rim boundary using dynamic contours

Abstract The neuroretinal rim forms the outer boundary of the optic nerve head: that region of the retina where blood vessels and nerve fibres pass out of the eye. It is normally a circular structure, but is known to change shape due to nerve damage in glaucoma. Its shape can therefore be used in the diagnosis and assessment of the treatment of this disease. Automatically finding the boundary would be useful as it would allow reliable quantitative shape measurements to be made. However, it is a difficult problem as the boundary is ill defined and partially obscured by blood vessels. In this paper we present an algorithm that successfully identifies the boundary using dynamic contours (snakes). The success of the algorithm is very dependent on preprocessing the image to enhance the contrast between the retina and the optic nerve head. We therefore describe the preprocessing in some detail. The algorithm has been tested on numerous images and found to be successful, as judged by an optometrist, in every case.

Boundary detection of optic disk by a modiÿed ASM method

Abstract A new algorithm to automatically detect the boundary of optic disk in color fundus images is proposed. The optic disk is located by principal component analysis (PCA) based model, which is employed to initialize active shape model (ASM) to detect the disk boundary. ASM is modiÿed with two aspects: one is the self-adjusting weight in the transformation from shape space to image space; the other is exclusion of outlying points in obtaining shape parameters. The modiÿcations make the proposed algorithm more robust and converge faster than the original ASM method, especially in the case where the edge of optic disk is weak or occluded by blood vessels.

Identifying the neuroretinal rim boundary using dynamic contours

Abstract The neuroretinal rim forms the outer boundary of the optic nerve head: that region of the retina where blood vessels and nerve fibres pass out of the eye. It is normally a circular structure, but is known to change shape due to nerve damage in glaucoma. Its shape can therefore be used in the diagnosis and assessment of the treatment of this disease. Automatically finding the boundary would be useful as it would allow reliable quantitative shape measurements to be made. However, it is a difficult problem as the boundary is ill defined and partially obscured by blood vessels. In this paper we present an algorithm that successfully identifies the boundary using dynamic contours (snakes). The success of the algorithm is very dependent on preprocessing the image to enhance the contrast between the retina and the optic nerve head. We therefore describe the preprocessing in some detail. The algorithm has been tested on numerous images and found to be successful, as judged by an optometrist, in every case.

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

Segmentação pulmonar em estudos de tomografia axial computorizada

Doutoramento em Engenharia ElectrónicaA Tomografia Axial Computorizada (TAC) é um dos meios complementares de diagnóstico médico mais eficiente no estudo das regiões pulmonares. Os métodos de segmentação pulmonar em imagens produzidas por esta modalidade são necessários sempre que se pretenda determinar áreas ou volumes, ou obter informação densitómetria; podem ainda ser integrados no pré-processamento de uma aplicação que envolva a visualização dos pulmões. No âmbito deste trabalho foram desenvolvidos três métodos de segmentação pulmonar, baseados na análise da distribuição dos níveis de cinzento da imagem de TAC da região torácica e na utilização de técnicas morfológicas, bem como no conceito de contornos activos. O método que produziu melhores resultados demonstrou ser capaz de localizar a zona de separação dos pulmões quando estes se encontram visualmente sobrepostos. Foi ainda desenvolvido um método com uma abordagem tridimensional, que processa em simultâneo a informação relativa a todas as secções do exame, e apresenta como principais vantagens a facilidade de identificação da traqueia e brônquios, bem como de múltiplas zonas de contacto entre pulmões. O desempenho como detector de contornos pulmonares, do melhor dos três primeiros métodos de segmentação desenvolvidos, e na ausência de ground truth, foi comparado com o desempenho de seis radiologistas. Também o método de segmentação tridimensional foi avaliado. Além da segmentação dos pulmões, também a segmentação de estruturas pulmonares se torna necessária quando se pretende quantificar áreas e volumes ou ainda proceder a medições densitómetrias dessas estruturas; o que pode ser utilizado no diagnóstico e seguimento de várias patologias como o enfisema bolhoso, que se caracteriza pela presença de bolhas de ar nos pulmões. Sendo assim, foram desenvolvidos três métodos de segmentação para detectar estas bolhas: o primeiro método processa os dados secção a secção e avalia a coerência longitudinal, o segundo utiliza um threshold global e operações morfológicas em 3D e o terceiro utiliza uma versão modificada do modelo deformável level-set tridimensional. Na segmentação de bolhas de ar pulmonares, que apresentam níveis de cinzento muito baixos, o ruído torna-se um problema relevante, sobretudo se as imagens corresponderem a exames de TAC de alta resolução. Assim, para atenuar o ruído das imagens, foi utilizado um conjunto de filtros e estudada a sua influência nos resultados produzidos pelos métodos de segmentação desenvolvidos. Este estudo foi realizado sobre imagens sintetizadas e imagens reais contendo bolhas naturais e artificiais a que se adicionou ruído. Finalmente, e no sentido de ilustrar a utilidade dos métodos propostos, descreve-se um exemplo de uma aplicação que permite discriminar e quantificar as zonas enfisematosas dos pulmões, bem como visualizá-las secção a secção e tridimensionalmente.X-ray Computed Tomography (CT) is one of the most efficient medical diagnosis tools and has currently a widespread usage in the study of the pulmonary region. Lung segmentation methods are necessary to compute areas or volumes or to perform densitometry; they can also be used as a pre-processing task in pulmonary visualization. In this work, three segmentation methods based on the gray level distribution analysis of CT thoracic images, morphologic techniques and active contours were developed. The method that produced best results proved to be able to locate lung boundaries even when lungs are visually superimposed on the images. Another pulmonary segmentation method using a tridimensional approach was developed; this method processes simultaneously information concerning all sections of the CT exam and has the main advantages of an easy identification of trachea and bronchi, as well as detection of multiple contact zones between lungs. Due to the lack of a ground truth, the performance of the best of the first three segmentation methods was compared with the performance of six radiologists. The tridimensional method was also evaluated. Not only the lung segmentation, but also the segmentation of pulmonary structures is needed for diagnosis and follow-up of a variety of diseases, as it is the case of the bulbous emphysema, characterized by the presence of air bubbles inside the lungs. Thus, three segmentation methods were developed to detect these bubbles, the first method processes the exam section by section and analysis longitudinal coherence, the second method uses a 3D approach with a global threshold and morphologic operations, and the third method uses a modified version of the 3D level-set deformable model. Since air bubbles have very low gray levels, noise becomes a relevant problem in their segmentation, especially in high resolution CT exams. Therefore, to reduce noise, several filters were used and their influence on the results produced by the segmentation methods was analyzed. This study was performed using synthesized and real images with natural and artificial air bubbles, to which noise was added. Finally, and to illustrate the usefulness of the proposed methods, an application was developed that allows discriminating and quantifying pulmonary emphysematous regions, as well as visualizing those regions section by section and tridimensionally.FSEPRODEP IIIFundação Calouste GulbenkianFundação Luso-Americana para o Desenvolviment

Reproducibilidad de la aplicación laguna ONhE con segmentación automática de los límites de la cabeza del nervio óptico, excavación y anillo neuroretiniano: validación de nuevos algoritmos

El propósito de esta tesis es comparar la precisión diagnóstica y reproducibilidad de la aplicación Laguna ONhE (con segmentación automática de los límites de la cabeza del nervio óptico, excavación y anillo neuroretiniano, aplicando nuevos algoritmos) con la información morfológica (OCT) y funcional (campimétrica). MATERIAL Y METODOS: 96 sujetos normales y 82 glaucomas se examinaron dos veces con imágenes fotográficas obtenidas con el retinógrafo Horus Scope DEC-200 (MiiS) y analizadas con la aplicación Laguna ONhE (INSOFT) modificado, dos veces con el OCT Cirrus (Zeiss), una con el OCT Spectralis (Heidelberg) y una con el Octopus 300 TOP-32 (Haag-Streit). Estadística usada: Análisis de curvas Receiver Operator Characteristic (ROC), correlaciones, coeficiente de correlación intraclases (ICC) y sus intervalos de confianza respectivos (CI) e índice kappa de concordancia. Los resultados han sido los siguientes: La función discriminante de glaucoma de Laguna ONhE (GDF) fue uno de los índices con mayor área bajo la curva AUROC (Intervalo de Confianza CI=0.87-0.95 en el primer examen y CI=0.86-0.94 en el segundo), similares a las obtenidas con la “anchura mínima del anillo en la abertura de la membrana de Bruch” (BMO-MRW) del Spectralis (CI=0.91-0.97). La concordancia diagnóstica entre ambos fue buena (kappa =0.639) y similar a la observada, por ejemplo, entre el conjunto de los índices del Spectralis y del Cirrus (kappa=0.592). Basándose en la información de hemoglobina, la estimación del tamaño y forma del anillo y de la excavación de Laguna ONhE presentó AUROC equivalentes a las medidas por el Cirrus (Cirrus vertical C/D ratio CI=0.86-0.94, vertical C/D ratio estimado por Laguna ONhE CI=0.83-0.92). Para una especificidad del 95%, el valor de corte diagnóstico del cociente vertical C/D de Laguna ONhE (estimado) fue de 0.59-0.62 y para el Cirrus (medido) de 0.68-0.75. La reproducibilidad de los índices Laguna ONhE medida por ICC fue: GDF (CI=0.88-0.93) y la estimación del cociente vertical C/D (CI=0.90-0.94). Esto resulta similar a la reproducibilidad del mismo índice Cirrus (CI=0.91- 0.95). La reproducibilidad de la medida del espesor de la capa de fibras (RNFL) en el Cirrus fue algo mejor (CI=0.95-0.97). Los índices perimétricos presentaron una capacidad diagnóstica ligeramente menor, pero sin diferencias significativas con la mayoría de los restantes: Defecto medio AUROC (CI=0.82-0.91) y raíz cuadrada de la varianza de pérdida (patern standard deviation o PSD) AUROC (CI=0.79-0.89). CONCLUSIONES: Laguna ONhE muestra una alta capacidad diagnóstica y reproducibilidad, equivalente a otros métodos como el OCT. Este procedimiento proporciona una información diferente a los datos funcionales o morfológicos, relacionada con la perfusión del nervio óptico, pero en la muestra analizada, la estimación de la morfología usando Laguna ONhE muestra un rango de capacidad diagnóstica similar a la medida mediante OCT.PI09/90601 del Instituto de Salud Carlos III (Fondos FEDER).PI12/02307 del Instituto de Salud Carlos III (Fondos FEDER)Instrumentación y Oftalmología, INSOFT S