Automatic Detection of Optic Disc in Retinal Image by Using Keypoint Detection, Texture Analysis, and Visual Dictionary Techniques

With the advances in the computer field, methods and techniques in automatic image processing and analysis provide the opportunity to detect automatically the change and degeneration in retinal images. Localization of the optic disc is extremely important for determining the hard exudate lesions or neovascularization, which is the later phase of diabetic retinopathy, in computer aided eye disease diagnosis systems. Whereas optic disc detection is fairly an easy process in normal retinal images, detecting this region in the retinal image which is diabetic retinopathy disease may be difficult. Sometimes information related to optic disc and hard exudate information may be the same in terms of machine learning. We presented a novel approach for efficient and accurate localization of optic disc in retinal images having noise and other lesions. This approach is comprised of five main steps which are image processing, keypoint extraction, texture analysis, visual dictionary, and classifier techniques. We tested our proposed technique on 3 public datasets and obtained quantitative results. Experimental results show that an average optic disc detection accuracy of 94.38%, 95.00%, and 90.00% is achieved, respectively, on the following public datasets: DIARETDB1, DRIVE, and ROC

A review of feature-based retinal image analysis

Retinal imaging is a fundamental tool in ophthalmic diagnostics. The potential use of retinal imaging within screening programs, with consequent need to analyze large numbers of images with high throughput, is pushing the digital image analysis field to find new solutions for the extraction of specific information from the retinal image. The aim of this review is to explore the latest progress in image processing techniques able to recognize specific retinal image features. and potential features of disease. In particular, this review aims to describe publically available retinal image databases, highlight different performance evaluators commonly used within the field, outline current approaches in feature-based retinal image analysis, and to map related trends. This review found two key areas to be addressed for the future development of automatic retinal image analysis: fundus image quality and the affect image processing may impose on relevant clinical information within the images. Performance evaluators of the algorithms reviewed are very promising, however absolute values are difficult to interpret when validating system suitability for use within clinical practice

Automatic computation of the arteriovenous ratio and assessment of its effectiveness as a prognostic indicator in hypertension

[Resumen] La retina es la única parte del cuerpo humano en donde se pueden observar los vasos sanguíneos directamente de una forma no invasiva mediante un examen de fondo de ojo. De esta manera, la imagen de la retina mediante las técnicas de procesamiento de imágenes se convirtió en un campo de clave para el diagnóstico precoz de varias enfermedades sistémicas que provocan alteraciones visibles en dicha imagen. Así, alteraciones en el ancho de los vasos retinianos se asocian con patologías tales como diabetes o hipertensión. De hecho, el estrechamiento de las arterias constituye un indicio precoz de la hipertensión arterial sistémica, siendo una característica del grado I de la retinopatía hipertensiva de acuerdo con la clasificación de Keith-Wagener-Barker. En este sentido, se han realizado esfuerzos para desarrollar programas asistidos por ordenador para medir con precisión los cambios en el ancho de los vasos a través del índice arteriovenoso (IAV), es decir, la relación entre los calibres de las arterias y las venas. Sin embargo, aunque estos sistemas se han usado en muchos estudios con fines de investigación, su aplicabilidad en la práctica clínica diaria es todavía discutida. En este trabajo, se propone una nueva metodología para el cálculo del IAV con el fin de estratificar el riesgo cardiovascular de los hipertensos. Por un lado, se ha desarrollado un método completamente automático para estimar el IAV en una imagen de fondo de ojo de un paciente. Por otro lado, se propone un sistema para monitorizar el IAV del paciente a lo largo del tiempo. Para este fin, las mediciones del IAV en las diferentes imágenes adquiridas sobre el mismo ojo del paciente en diferentes fechas se estiman usando el mismo conjunto de vasos medidos en las mismas áreas. Por lo tanto, la mediciones obtenidos de esta manera son comparables y precisas, debido a que son independientes en el conjunto de vasos seleccionados para el cálculo. Las dos técnicas se han integrado en SIRIUS, un sistema web destinado a incluir diferentes servicios en el campo del análisis de la imagen retiniana. El sistema incluye también gestión de pacientes y revisiones, lo que facilita el análisis de las lesiones retinianas causadas por diferentes patologías y su evolución después de un determinado tratamiento. Además al ser una aplicación distribuída a través de la web, proporciona un entorno de colaboración entre diferentes médicos, investigadores y centros.[Resumo] A retina é a única parte do corpo humano onde se poden observar os vasos sanguíneos directamente dunha maneira non invasiva mediante un examen do fondo do ollo. Desta maneira, a imaxe da retina mediante as técnicas de procesamento de imáxenes converteuse nun campo chave para o diagnóstico precoz de varias enfermidades sistémicas que provocan alteracións visibles en dita imaxe. Así, cambios no ancho dos vasos retinianos asócianse con patoloxías tales como a diabetes ou a hipertensión. De feito, o estreitamento das arterias constitúe un indicio prematuro da hipertensión arterial sistémica, sendo unha característica do grado I da retinopatía hipertensiva dacordo coa clasificación de Keith- Wagener-Barker. Neste sentido, fixerónse moitos esforzos para desenvolver programas asistidos por ordenador para medir con precisión os cambios no ancho dos vasos a través do índice arteriovenoso (IAV), é dicir, a relación entre os calibres das arterias e das veas. Nembargantes, aínda que estes sistemas foron usados en moitos estudios con fins investigadores, a sua aplicabilidade na práctica clínica diaria aínda é discutida. Neste traballo, proponse unha nova metodoloxía para o cálculo do IAV co fin de estratificar o risco cardiovascular dos hipertensos. Por un lado, desenvolveuse un método completamente automático para estimar o IAV nunha imaxe de fondo de ollo dun doente. Por outra banda, proponse un sistema para monitorizar o IAV dun doente a lo longo do tempo. Para isto, as medicións do IAV nas diferentes imaxes adquiridas sobre o mesmo ollo do doente en diferentes datas fanse usando o mesmo conxunto de vasos medidos nas mesmas áreas. Polo tanto, as medicións obtidas desta maneira son comparables e precisas, debido a que son independentes do conxunto de vasos seleccionados para o cálculo. As dúas técnicas foron integradas no SIRIUS, un sistema web destinado a incluir diferentes servicios no campo da análise da imaxe retiniana. O sistema inclúe tamén xestión de doentes e revisións, facilitando a análise e estudo das lesións retinianas causadas por diferentes patoloxías e a súa evolución despois dun determinado tratamento. Ademais ao ser unha aplicación distribuída a través da web, proporciona un entorno de colaboración entre diferentes médicos, investigadores e centros.[Abstract] Retina is the only part in the human body where blood vessels can be directly observed in a non-invasive way through an eye fundus examination. In this manner, the retinal imaging assisted by image processing techniques became a key field for the early diagnosis of several systemic diseases which cause visible alterations in the fundus image. Thus, changes in the retinal vessel widths are associated with pathologies such as diabetes or hypertension. In fact, arteriolar narrowing constitutes an early sign of systemic hypertension, being a feature for the grade I of hypertension retinopathy according to Keith-Wagener-Barker classification. In this sense, some efforts have been made to develop computer-assisted programs to measure accurately abnormalities in the vessel widths through the arteriovenous ratio (AVR), that is, the relation between arteriolar and venular vessel widths. However, although these systems have been used in many studies for research purposes, their applicability to daily clinical practice is yet discussed. In this work, a new methodology for the AVR computation is proposed in order to stratify the cardiovascular risk of hypertension. On one hand, a fully automatic method to estimate the AVR in a sample patient's image is developed. On the other hand, an AVR monitoring system to compute the patient's AVR over time was implemented. To this end, the AVR measurements computed in the different patient's images acquired from the same eye at different dates, uses the same set of vessels measured at the same areas. Thus, the measurements achieved in this manner are comparable and precise due to they are independent on the set of vessels selected for the calculus. The two approaches have been integrated in SIRIUS, a web-based system aimed to include different services in the field of retinal image analysis. It includes patient and checkup management, making easier to analyze the retinal lesions caused by different pathologies and their evolution after a specific treatment. Moreover, being a application distributed via the web, it provides a collaborative environment among different physicians, researchers and medical centers

Resolução de problemas em ambientes distribuídos : uma contribuição nas áreas da inteligência artificial e da saúde

O desenvolvimento de infra-estruturas computacionais nas unidades que prestam cuidados de saúde colocam sérios desafios à concepção e desenvolvimento de sistemas de Software (SW), e Hardware (HW), assim como às tecnologias de integração desses mesmos sistemas; i.e., à medida que a cardinalidade e complexidade dos sistemas computacionais aumenta, a integração de subsistemas, que se pretendem cooperantes e independentes, aproxima-se em dificuldade aos das aplicações de larga escala [Berner et al. 1996]. Itens da integração incluem suporte para uma grande variedade de Hardware computacional e acessórios, acesso a recursos computacionais aleatoriamente distribuídos, incorporação de sistemas de segurança, a possibilidade de parametrização e evolução de acordo com a progressão natural das necessidades dos utilizadores, o controlo do desenvolvimento de Software e dos custos de manutenção, só para referir alguns. Sistemas de Informação Médica (SIM) computorizados serão claramente cruciais para a viabilização de sistemas de saúde no futuro [Altman 1997]. SIMs serão necessários para interligar instituições de saúde de modo a garantir que os cuidados de saúde são providenciados de acordo com as melhores directrizes e protocolos, sendo esta uma área em que Medicina e as Ciências da Computação se poderão sobrepor. O processamento automático de informação pode providenciar eficiência e poupanças ao sistema de saúde, nomeadamente numa melhor utilização do tempo dos agentes de saúde, melhores diagnósticos e terapias, prevenção de erros, menores tempos de internamente, assim como maior bem estar para os pacientes [Barnett & Cimino 1987] [Neves et al. 1999a]. Informática Médica (IM) é sem dúvida um campo emergente e, naturalmente, novas tecnologias serão chamadas para sustentar os seus constantes avanços [Wolfram 1995]. Com a Internet abre-se uma oportunidade sem precedentes para a cooperação global, trabalho em rede, acesso à informação e sua partilha. Oferece aos médicos a oportunidade de fazer parte do esforço pioneiro para fornecer acesso multimédia aos recursos médicos globalmente ligados [Bodenreider et al. 1998] [Neves et al. 1999b]. O objectivo deste trabalho passa por desenvolver um novo paradigma para a resolução de problemas na área médica através de uma estreita ligação entre as Ciências Médicas e as Ciências da Computação, com aplicação à resolução de problemas em sistemas complexos e dinâmicos, como o são o das unidades prestadoras de cuidados de saúde.The construction of a highly integrated hospital-wide computing infrastructure poses serious challenges to today software design, development and integration technologies; i.e., as the size and complexity of the computing systems grows, integration of independent co-operating sub-systems is becoming a potential approach to large-scale applications [Berner et al. 1996]. Issues in integration include support for a variety of computing and censoring hardware, access to arbitrarily distributed computing resources, incorporation of legacy systems, the ability to customise and evolve with changing user needs, the control of software development and maintenance costs, just to name a few. Clearly, computerized Medical Information Systems (MIS) will be crucial for the enabling of more efficient health care systems in the future [Altman 1997]. MIS will be needed to link health care institutions together to ensure that health care is provided in accordance with the best care guidelines and protocols, an area in which Medicine and Computer Science may overlap. Clinical computing can provide efficiencies and savings to the health care system, namely better use of professional health care provider time, better patient diagnosis and therapy, error prevention, shortened length of stay, and better patient outcome. Medical Informatics (MI) is indeed an emerging field, and naturally, new techniques are and will be brought in to sustain new advances [Wolfram 1995]. With Internet, an unprecedented opportunity for global co-operation, networking, information access, and sharing is open. It gives physicians the opportunity to be part of pioneering efforts to provide multimedia access to globally linked medical resources; i.e., it will emphasise the effects o [Bodenreider et al. 1998]. One's goal in this work aims at a new paradigm for problem solving based on theorem proving with application to diagnosis in complex, dynamic environments, which is a typical situation in any health care unit.Junta Nacional de Investigação Científica e Tecnológica (BD/1341/91-IA); PRAXIS/BD/3387/94