Multi-categorical deep learning neural network to classify retinal images: A pilot study employing small database

Deep learning emerges as a powerful tool for analyzing medical images. Retinal disease detection by using computer-aided diagnosis from fundus image has emerged as a new method. We applied deep learning convolutional neural network by using MatConvNet for an automated detection of multiple retinal diseases with fundus photographs involved in STructured Analysis of the REtina (STARE) database. Dataset was built by expanding data on 10 categories, including normal retina and nine retinal diseases. The optimal outcomes were acquired by using a random forest transfer learning based on VGG-19 architecture. The classification results depended greatly on the number of categories. As the number of categories increased, the performance of deep learning models was diminished. When all 10 categories were included, we obtained results with an accuracy of 30.5%, relative classifier information (RCI) of 0.052, and Cohen's kappa of 0.224. Considering three integrated normal, background diabetic retinopathy, and dry age-related macular degeneration, the multi-categorical classifier showed accuracy of 72.8%, 0.283 RCI, and 0.577 kappa. In addition, several ensemble classifiers enhanced the multi-categorical classification performance. The transfer learning incorporated with ensemble classifier of clustering and voting approach presented the best performance with accuracy of 36.7%, 0.053 RCI, and 0.225 kappa in the 10 retinal diseases classification problem. First, due to the small size of datasets, the deep learning techniques in this study were ineffective to be applied in clinics where numerous patients suffering from various types of retinal disorders visit for diagnosis and treatment. Second, we found that the transfer learning incorporated with ensemble classifiers can improve the classification performance in order to detect multi-categorical retinal diseases. Further studies should confirm the effectiveness of algorithms with large datasets obtained from hospitals.ope

Role of phenolic compounds on blue light induced retinal pigment cell damage: an in vitro study

Age-related macular degeneration (AMD) is a progressive eye disease that affects the macula, causing blurred central vision making it difficult for diagnosed patients to see fine details and have trouble with everyday tasks. Recent studies have suggested that blue light is able to cause damage to eyes that progresses to AMD. Exposure of blue light to our eyes is a growing concern in our everyday lives due to the prevalence of computers, phones, and tablets. Blue light is responsible for cell damage, cell death, and oxidative stress, all of which can lead to vision loss. Resveratrol and pterostilbene are polyphenols found in the skin of various fruits including grapes and blueberries and have been well studied for their antioxidant properties. The aim of this study was to investigate the biological activity of resveratrol and pterostilbene on cell viability (MTS assay), cell death markers (Caspase-3/7 activity, Caspase-3 protein expression and Propidium Iodide assay), antioxidant potential (catalase and MnSOD), and the levels of oxidative stress (4HNE), in retinal pigment ARPE-19 cells exposed to blue light. ARPE19 cells were incubated with a pre-treatment of 50µM and 100µM of resveratrol or 10µM and 250µM of pterostilbene for 4 hours followed by the exposure of blue light (475nm) for 12 hours. Blue light exposure on ARPE-19 cells resulted in a 56% reduction (p<0.0001) in cell viability along with an increase in caspase 3/7 activation, and a 50% increase (p<0.0001) in cell necrosis. This was accompanied by an increase in protein adduct formation of 4HNE and protein expression of antioxidants such as, catalase, and MnSOD. Resveratrol treatment of 50µM was able to maintain cell viability by 37% (p<0.05), and significantly (p<0.05) reduced the caspase 3/7 fluorescence activity when compared to control cells exposed to blue light. Cellular necrosis was also significantly reduced (p<0.05) by both 50µM and 100µM treatments of resveratrol. In conclusion, the damaging effects of blue light was mitigated by treatments of resveratrol in ARPE-19 cells. Pterostilbene treatments of 10 and 25µM were unable to maintain cellular viability across both MTS assay and caspase 3/7 fluorescence assay. Both concentrations showed opposite results when compared to the 50 and 100µM treatments of resveratrol

Novel risk index for the identification of age-related macular degeneration using radon transform and DWT features

Age-related Macular Degeneration (AMD) affects the central vision of aged people. It can be diagnosed due to the presence of drusen, Geographic Atrophy (GA) and Choroidal Neovascularization (CNV) in the fundus images. It is labor intensive and time-consuming for the ophthalmologists to screen these images. An automated digital fundus photography based screening system can overcome these drawbacks. Such a safe, non-contact and cost-effective platform can be used as a screening system for dry AMD. In this paper, we are proposing a novel algorithm using Radon Transform (RT), Discrete Wavelet Transform (DWT) coupled with Locality Sensitive Discriminant Analysis (LSDA) for automated diagnosis of AMD. First the image is subjected to RT followed by DWT. The extracted features are subjected to dimension reduction using LSDA and ranked using t-test. The performance of various supervised classifiers namely Decision Tree (DT), Support Vector Machine (SVM), Probabilistic Neural Network (PNN) and k-Nearest Neighbor (k-NN) are compared to automatically discriminate to normal and AMD classes using ranked LSDA components. The proposed approach is evaluated using private and public datasets such as ARIA and STARE. The highest classification accuracy of 99.49%, 96.89% and 100% are reported for private, ARIA and STARE datasets. Also, AMD index is devised using two LSDA components to distinguish two classes accurately. Hence, this proposed system can be extended for mass AMD screening

Análisis de retinografías para la ayuda al diagnóstico de la Degeneración Macular Asociada a la Edad (DMAE)

La Degeneración Macular Asociada a la edad (DMAE) representa el 8.7% de ceguera en todo el mundo, siendo la causa más común en los países desarrollados en individuos mayores de 60 años. De acuerdo con el informe global sobre la salud ocular, publicado por la Organización Mundial de la Salud en el año 2019, se estima que la prevalencia de la DMAE experimentará un aumento del 20% entre 2020 y 2030. El envejecimiento sistemático y acelerado de la población, junto con la estrecha relación existente entre la edad y la DMAE, augura que estas cifras seguirán creciendo con el paso del tiempo. Con el objetivo de evitar las complicaciones más graves de la DMAE, es sumamente importante abordarla en sus primeras etapas. Para este propósito, los exámenes oftalmológicos de screening constituyen una herramienta esencial. En estos exámenes se utilizan diversas técnicas para capturar imágenes de la retina de los pacientes, siendo la retinografía una de las más baratas y accesibles. Posteriormente, dichas imágenes son revisadas por parte de los especialistas en busca de signos de la enfermedad. Debido a su creciente incidencia, el número de imágenes que deberá revisarse será cada vez más elevado. Esto, unido a la escasez de oftalmólogos, hace que sea cada vez más complicado obtener un diagnóstico rápido y preciso de la enfermedad. En este trabajo se propone un método automático basado en Machine Learning para la detección de la DMAE mediante el análisis de retinografías. Para ello se empleó la base de datos pública Automatic Detection Challenge on Age-related Macular degeneration (ADAM), que contiene 400 retinografías de pacientes sanos y con DMAE. Dicha base de datos se dividió en un conjunto de entrenamiento con 300 imágenes y un conjunto de test con 100 imágenes. El método desarrollado se dividió en diferentes etapas. En primer lugar, se llevó a cabo una etapa de preprocesado para mejorar el contraste de las imágenes mediante la aplicación del algoritmo Contrast-Limited Histogram Equalization (CLAHE). A continuación, se seleccionó una región de interés para enfocar las imágenes y eliminar elementos innecesarios como el fondo. Posteriormente, se llevó a cabo una fase de extracción de características de las imágenes. En ella, se emplearon características basadas en color, estadísticos texturales e histogramas de gradiente orientados. De entre todas las características extraídas, se seleccionaron aquellas más relevantes para la clasificación de la presencia o ausencia de DMAE empleando el algoritmo Fast Correlation Based Filter (FCBF). Finalmente, se llevó a cabo una etapa de clasificación en la que se entrenó un clasificador basado en Ensemble Methods formado por arboles de decisión. En cuanto a los resultados sobre el conjunto de test, se alcanzó un 55.1% de sensibilidad, 91.5% de especificidad, 91.2% de precisión, 72.7% de valor predictivo positivo (VPP), 83.3% de valor predictivo negativo (VPN) y 62.5% en la métrica F1. Además, se obtuvo la curva ROC y se calculó el área bajo la curva (Area Under ROC Curve, AUC), que alcanzó un valor de 0.86. Finalmente se calculó la matriz de confusión, con el fin de dar una visión más detallada de los resultados del método propuesto. Los resultados obtenidos indican que es posible llevar a cabo la detección de la DMAE de forma precisa mediante el análisis automático de retinografías. El método propuesto, por tanto, permitiría acortar el tiempo de diagnóstico, reducir la carga de trabajo de los expertos y, como consecuencia, disminuir los costes económicos asociados al tratamiento de la enfermedad.Grado en Ingeniería Biomédic

Detección automática de la presencia de patología ocular en retinografías empleando técnicas de procesado de imágenes

La vista es uno de los sentidos de mayor importancia para la vida humana. En los últimos años el número de enfermedades oculares ha aumentado y las predicciones de los científicos es que van a seguir aumentando en los próximos años. Existen enfermedades oculares que se han convertido en importantes causas de pérdida de visión a nivel mundial como la retinopatía diabética (RD), el glaucoma, la degeneración macular asociada a la edad (DMAE) y las cataratas. Estas enfermedades oculares suelen provocar alteraciones en el ojo humano, que pueden detectarse observando el ojo. Una de las técnicas más extendidas para observar el fondo del ojo es la retinografía, que es una imagen digital a color de la retina. Esta imagen es muy útil para el diagnóstico de enfermedades que afectan al ojo como RD y DMAE, entre otras. No obstante, la creciente incidencia de algunas enfermedades oculares y la escasez de oftalmólogos especialistas provoca que el análisis de las retinografías sea una tarea compleja y laboriosa. El objetivo de este Trabajo Fin de Grado (TFG) ha sido el diseño y desarrollo de un método automático para diferenciar entre retinografías patológicas y no patológicas. Este método permitiría ayudar en el diagnóstico y cribado de los pacientes con enfermedades oculares y reducir la carga de trabajo a los oftalmólogos. Para ello, se partió de una base de datos (BD) formada por 1044 imágenes de calidad adecuada para su procesado automático. De ellas, 326 pertenecían a sujetos sanos y a 819 pacientes con algún tipo de patología. Estas imágenes se dividieron en un conjunto de entrenamiento (559 imágenes) y un conjunto de test (585 imágenes). En todos los casos, un oftalmólogo especialista indicó si las imágenes eran normales o patológicas.Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicació