49 research outputs found
Machine Learning for Glaucoma Assessment using Fundus Images
[ES] Las imágenes de fondo de ojo son muy utilizadas por los oftalmólogos para la evaluación de la retina y la detección de glaucoma. Esta patologÃa es la segunda causa de ceguera en el mundo, según estudios de la Organización Mundial de la Salud (OMS).
En esta tesis doctoral, se estudian algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) para la evaluación automática del glaucoma usando imágenes de fondo de ojo. En primer lugar, se proponen dos métodos para la segmentación automática. El primer método utiliza la transformación Watershed Estocástica para segmentar la copa óptica y posteriormente medir caracterÃsticas clÃnicas como la relación Copa/Disco y la regla ISNT. El segundo método es una arquitectura U-Net que se usa especÃficamente para la segmentación del disco óptico y la copa óptica.
A continuación, se presentan sistemas automáticos de evaluación del glaucoma basados en redes neuronales convolucionales (CNN por sus siglas en inglés). En este enfoque se utilizan diferentes modelos entrenados en ImageNet como clasificadores automáticos de glaucoma, usando fine-tuning. Esta nueva técnica permite detectar el glaucoma sin segmentación previa o extracción de caracterÃsticas. Además, este enfoque presenta una mejora considerable del rendimiento comparado con otros trabajos del estado del arte.
En tercer lugar, dada la dificultad de obtener grandes cantidades de imágenes etiquetadas (glaucoma/no glaucoma), esta tesis también aborda el problema de la sÃntesis de imágenes de la retina. En concreto se analizaron dos arquitecturas diferentes para la sÃntesis de imágenes, las arquitecturas Variational Autoencoder (VAE) y la Generative Adversarial Networks (GAN). Con estas arquitecturas se generaron imágenes sintéticas que se analizaron cualitativa y cuantitativamente, obteniendo un rendimiento similar a otros trabajos en la literatura.
Finalmente, en esta tesis se plantea la utilización de un tipo de GAN (DCGAN) como alternativa a los sistemas automáticos de evaluación del glaucoma presentados anteriormente. Para alcanzar este objetivo se implementó un algoritmo de aprendizaje semi-supervisado.[CA] Les imatges de fons d'ull són molt utilitzades pels oftalmòlegs per a l'avaluació de la retina i la detecció de glaucoma. Aquesta patologia és la segona causa de ceguesa al món, segons estudis de l'Organització Mundial de la Salut (OMS).
En aquesta tesi doctoral, s'estudien algoritmes d'aprenentatge automà tic (machine learning) per a l'avaluació automà tica del glaucoma usant imatges de fons d'ull. En primer lloc, es proposen dos mètodes per a la segmentació automà tica. El primer mètode utilitza la transformació Watershed Estocà stica per segmentar la copa òptica i després mesurar caracterÃstiques clÃniques com la relació Copa / Disc i la regla ISNT. El segon mètode és una arquitectura U-Net que s'usa especÃficament per a la segmentació del disc òptic i la copa òptica.
A continuació, es presenten sistemes automà tics d'avaluació del glaucoma basats en xarxes neuronals convolucionals (CNN per les sigles en anglès). En aquest enfocament s'utilitzen diferents models entrenats en ImageNet com classificadors automà tics de glaucoma, usant fine-tuning. Aquesta nova tècnica permet detectar el glaucoma sense segmentació prèvia o extracció de caracterÃstiques. A més, aquest enfocament presenta una millora considerable del rendiment comparat amb altres treballs de l'estat de l'art.
En tercer lloc, donada la dificultat d'obtenir grans quantitats d'imatges etiquetades (glaucoma / no glaucoma), aquesta tesi també aborda el problema de la sÃntesi d'imatges de la retina. En concret es van analitzar dues arquitectures diferents per a la sÃntesi d'imatges, les arquitectures Variational Autoencoder (VAE) i la Generative adversarial Networks (GAN). Amb aquestes arquitectures es van generar imatges sintètiques que es van analitzar qualitativament i quantitativament, obtenint un rendiment similar a altres treballs a la literatura.
Finalment, en aquesta tesi es planteja la utilització d'un tipus de GAN (DCGAN) com a alternativa als sistemes automà tics d'avaluació del glaucoma presentats anteriorment. Per assolir aquest objectiu es va implementar un algoritme d'aprenentatge semi-supervisat.[EN] Fundus images are widely used by ophthalmologists to assess the retina and detect glaucoma, which is, according to studies from the World Health Organization (WHO), the second cause of blindness worldwide.
In this thesis, machine learning algorithms for automatic glaucoma assessment using fundus images are studied. First, two methods for automatic segmentation are proposed. The first method uses the Stochastic Watershed transformation to segment the optic cup and measures clinical features such as the Cup/Disc ratio and ISNT rule. The second method is a U-Net architecture focused on the optic disc and optic cup segmentation task.
Secondly, automated glaucoma assessment systems using convolutional neural networks (CNNs) are presented. In this approach, different ImageNet-trained models are fine-tuned and used as automatic glaucoma classifiers. These new techniques allow detecting glaucoma without previous segmentation or feature extraction. Moreover, it improves the performance of other state-of-art works.
Thirdly, given the difficulty of getting large amounts of glaucoma-labelled images, this thesis addresses the problem of retinal image synthesis. Two different architectures for image synthesis, the Variational Autoencoder (VAE) and Generative Adversarial Networks (GAN) architectures, were analysed. Using these models, synthetic images that were qualitative and quantitative analysed, reporting state-of-the-art performance, were generated.
Finally, an adversarial model is used to create an alternative automatic glaucoma assessment system. In this part, a semi-supervised learning algorithm was implemented to reach this goal.The research derived from this doctoral thesis has been supported by the Generalitat Valenciana under the scholarship Santiago GrisolÃa [GRISOLIA/2015/027].DÃaz Pinto, AY. (2019). Machine Learning for Glaucoma Assessment using Fundus Images [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/124351TESI