Spectrally resolved autofluorescence imaging in posterior uveitis.

Clinical discrimination of posterior uveitis entities remains a challenge. This exploratory, cross-sectional study investigated the green (GEFC) and red emission fluorescent components (REFC) of retinal and choroidal lesions in posterior uveitis to facilitate discrimination of the different entities. Eyes were imaged by color fundus photography, spectrally resolved fundus autofluorescence (Color-FAF) and optical coherence tomography. Retinal/choroidal lesions' intensities of GEFC (500-560 nm) and REFC (560-700 nm) were determined, and intensity-normalized Color-FAF images were compared for birdshot chorioretinopathy, ocular sarcoidosis, acute posterior multifocal placoid pigment epitheliopathy (APMPPE), and punctate inner choroidopathy (PIC). Multivariable regression analyses were performed to reveal possible confounders. 76 eyes of 45 patients were included with a total of 845 lesions. Mean GEFC/REFC ratios were 0.82 ± 0.10, 0.92 ± 0.11, 0.86 ± 0.10, and 1.09 ± 0.19 for birdshot chorioretinopathy, sarcoidosis, APMPPE, and PIC lesions, respectively, and were significantly different in repeated measures ANOVA (p < 0.0001). Non-pigmented retinal/choroidal lesions, macular neovascularizations, and fundus areas of choroidal thinning featured predominantly GEFC, and pigmented retinal lesions predominantly REFC. Color-FAF imaging revealed involvement of both, short- and long-wavelength emission fluorophores in posterior uveitis. The GEFC/REFC ratio of retinal and choroidal lesions was significantly different between distinct subgroups. Hence, this novel imaging biomarker could aid diagnosis and differentiation of posterior uveitis entities

Progettazione, realizzazione e valutazione clinica di uno strumento ad ottica adattiva per l'analisi automatica della retina

This thesis deals with the automatic analysis of colour fundus images and with the applications of such analysis in the evaluation of hypertensive and diabetic retinopathy. In particular, it aims at developing the project of an adaptive optics fundus camera for retinal fundus acquisition and focuses on the software implementation for the analysis and the quantitative evaluation of retinopathies. Microcirculation is affected, although with different time courses, by both hypertension and diabetes, and retinopathy is one of the consequences of such circulation damage. The retina and the retinal vessels are very sensitive to changes in microvascular circulation, and it has been demonstrated that single features of hypertensive retinopathy have a strong prognostic value for stroke, carotid stiffness, and coronary disease. Moreover, it must be considered that retinopathy is a social burden, with heavy direct and indirect costs: visual loss in fact reduces the capacity of working and carrying on with an independent life. Although the retina is not the only organ affected by microcirculation dam-age, its clinical examination has the undoubted advantage of being non invasive, therefore enabling a cost-effective monitoring of the progression of the systemic diseases associated with retinopathy. The early detection of retinopathy at its onset is central in order to avoid blindness. This is particularly true in the case of diabetic retinopathy, which at the present state of pharmacology does not recede with treatment. Unfortunately, the first stages of retinopathy are almost asymptomatic. It has been demonstrated that a screening program could save most of the population at risk from developing sight-threatening retinopathy. In the Western world, there are not enough resources, in terms of time and available expert ophthalmologists, for carrying out an extensive screening program. Thus, a reliable automatic tool for evaluating retinopathies is strongly needed. Current fundus cameras are able to compensate the defocus aberration in-troduced by the eye by means of a mobile system of internal optics, but they cannot correct for astigmatism or higher order aberrations. The first chapters of this thesis will describe the attempted realization of an acquisition system prototype able to compensate for the second category of aberrations, thus allowing the obtainment of high-quality retinal fundus images, even for patients with high aberration. The second part of this work will propose a software for the automatic processing of retinal fundus images. The algorithms composing this software are designed for geometrically characterizing the vessel structures of the retina, aiming at an automatic diagnosis of the pathologies. The concept at the basis of the acquisition instrument developed in our la-boratories consists in introducing, along the optical path of a fundus camera, a Deformable Mirror (DM) adaptive optics. The main problem of the conventional fundus camera is that the information through which the DM shape is adapted is provided by a complex and expensive wave-front analyzer. The proposed solution consists in projecting a known pattern on the retinal fundus, acquiring the resulting image with a dedicated sensor. Through a real-time analysis of the obtained image with custom algorithms, it will be possible to obtain information about how the DM has to be appropriately deformed in order to reduce the aberration introduced by the eye. This method will allow the acquisition of high-resolution images without distortions even in the case of patients affected by aberrations that are not compensable by the currently available fundus cameras. Although the simulation tests on the optic bench have provided encouraging preliminary results, the development of a fundus camera suitable for a clinic/diagnostic employment has encountered technical limitations, mostly regarding the prototyping of the instrument in an unproofed environment. Indeed, the spurious reflexes introduced in the optical system by the environment excessively reduce the signal-to-noise ratio – a problem which will have to be further investigated in the future. A number of retinal fundus images, collected by gathering datasets built by us and datasets already used by other teams for research purposes, will be analyzed with custom algorithms able to extract important clinical parameters for the diagnosis of retinopathies. In this context, particular attention will be devoted to the hypertensive and the diabetic pathologies. This thesis concentrates on the extraction and the analysis of the features of the vascular apparatus: the vessel network identification (veins and arteries) will allow the assessment of its main geometrical characteristics (length, direction, caliber, bifurcation, etc.). From these findings, specific indexes of diagnostic relevance will be computed, providing the clinicians with information regarding the patient’s retinopathy degree, whose significance is crucial for the diagnosis of retinal pathologies. The algorithms presented in this thesis allow conceiving a tool employable for the mass-screening of both hypertensive and diabetic retinopathies, and also for the monitoring of the progression of the diseases. Its usefulness will be threefold: first of all, it shall provide a diagnostic tool to aid clinical practice; secondly, it will provide quantitative details of the retinal vessel network, thus constituting a useful tool for clinical research; finally, it will enhance pharmaceutical research, providing a quantitative and reproducible assessment of the disease evolution during pharmacological treatment. The proposed software for the identification of retinal vascular structures is currently the object of clinical evaluation at the Department of Ophthalmology and Visual Sciences, University of Wisconsin, USA, whose Fundus Photograph Reading Center has expressly declared its will to adopt the proposed system as the standard for the determination of diagnostic features. The recent collaboration with the Department of Twin Research & Genetic Epidemiology, of the King’s College London Division of Genetics and Molecular Medicine, St Thomas' Hospital, UK, has brought to the agreement that more than 3,500 retinal fundus images (plus 10 new images per week) will be provided by the Department, being consequently processed and analyzed with our software for the estimation of the clinical indexes. The results achieved both in the experimentations and thanks to the fruitful international collaboration established with relevant clinical and research groups make us quite confident as regards the quality of the developed methodologies and the potential success of their employment, with the auspice that future improvements can broaden their usability.Questa tesi tratta l'analisi automatica di immagini a colori del fondo dell'occhio. In particolare, essa si focalizza sul progetto di una fundus camera ad ottica adattiva per l’aquisizione di fundus retinici e sull’implementazione di software per l’analisi e la valutazione quantitativa delle retinopatie, prevalentemente ipertensiva e diabetica come naturale ricaduta dei metodi sviluppati. Sia l'ipertensione che il diabete colpiscono, anche se con modalità e decorso temporale differente, il microcircolo sanguigno. La retinopatia è una delle conseguenze di tale danno circolatorio. La retina ed i vasi retinici sono assai sensibili a cambiamenti nella microcircolazione: è stato dimostrato che i singoli segni della retinopatia hanno un alto valore prognostico per infarto, sclerosi carotidea e danno coronarico. Inoltre, la retinopatia è una malattia sociale, con una ricaduta economica (diretta ed indiretta) elevata: la perdita o la diminuzione della capacità visiva porta infatti ad una ridotta capacità lavorativa e all’impossibilità di condurre una vita indipendente. Nonostante anche altri organi siano sensibili ad alterazioni del microcircolo sanguigno, la retina ha il grande vantaggio di essere facilmente disponibile ad un controllo non invasivo. Tale caratteristica suggerisce un modo efficiente ed efficace per seguire il decorso di malattie sistemiche associate alla retinopatia. Inoltre, con riguardo alla prevenzione della perdita della vista, il riconoscimento della retinopatia al suo insorgere è il punto più critico per evitare che degeneri in cecità. Ciò è particolarmente importante nella retinopatia diabetica in cui, allo stato attuale della farmacologia, i danni alla retina non recedono con il trattamento farmacologico o col controllo del diabete. Sfortunatamente, le fasi iniziali della retinopatia sono quasi asintomatiche. Un programma di screening potrebbe evitare alla maggior parte della popolazione a rischio lo sviluppo di retinopatie che minaccino la vista. Allo stesso tempo, nel mondo occidentale non ci sono abbastanza risorse, sia in termine di tempo che soprattutto in termine di disponibiltà di oftalmologi esperti, per organizzare uno screening di tal genere. E’ dunque forte il bisogno di uno strumento che valuti automaticamente la retina, per diagnosticare la presenza e la severità dell'eventuale retinopatia. Le attuali fundus camera sono in grado di compensare l'aberrazione di fuori fuoco introdotta dall'occhio tramite sistemi mobili di ottiche interne, ma non possono correggere l'astigmatismo oppure le aberrazioni di ordine superiore. Nei primi capitoli della presente tesi si descriverà la realizzazione del prototipo di un sistema di acquisizione che consenta di compensare anche quel tipo di aberrazioni, permettendo così in linea teorica di ottenere immagini di elevata qualità del fondo retinico, anche in pazienti soggetti ad aberrazioni elevate. Le immagini digitalizzate ad alta risoluzione del fondo retinico saranno poi elaborate da algoritmi d’analisi, descritti nella seconda parte della tesi, dedicati alla diagnosi automatica di alcune patologie dell'occhio. Il concetto di base dello strumento d’acquisizione sviluppato nei nostri laboratori è quello di inserire lungo il cammino ottico di una fundus camera un'ottica adattiva DM (Deformable Mirror). Il principale problema delle fundus camera convenzionali è che l'informazione per adattare la forma del DM per compensare le aberrazioni presenti è fornita da un complesso e costoso analizzatore di fronte d’onda. La soluzione proposta consiste nel proiettare un pattern noto sul fondo della retina e di acquisirne l’immagine con un sensore dedicato. Analizzando in tempo reale quest’immagine con opportuni algoritmi, sarà possibile ottenere le indicazioni su come l'ottica adattiva debba essere opportunamente deformata per ridurre l'aberrazione introdotta dall’occhio e permettere di acquisire immagini ad alta definizione e senza distorsioni anche in pazienti affetti da aberrazioni non compensabili con le fundus camera ora disponibili. Nonostante test di simulazione su banco ottico abbiano fornito risultati preliminari incoraggianti, la realizzazione di una fundus camera adatta all’utilizzo clinico/diagnostico ha incontrato limitazioni di carattere tecnico relative alla prototipazione dello strumento in ambienti non controllati. L’incidenza dei riflessi spuri, introdotti nel sistema ottico dall’ambiente circostante, sul rapporto segnale-rumore del segnale acquisito sarà materia di ricerca del prossimo futuro. Le immagini del fondo oculare, ricavate da dataset da noi collezionati e da altri già utilizzati per indagini scientifiche da altri gruppi di ricerca, saranno analizzate con algoritmi sviluppati ad-hoc, in grado di ricavare importanti parametri clinici per la diagnosi delle retinopatie, con particolare attenzione a quelle ipertensiva e diabetica. Nell’ambito di questa tesi saranno prese in esame le features dell’apparato vascolare: l’identificazione del reticolo dei vasi (arterie e vene), consentirà la misurazione i suoi principali descrittori geometrici (lunghezza, direzione, calibro, presenza di biforcazioni, etc.); da questi saranno calcolati specifici indici di rilievo diagnostico, che forniranno ai clinici informazioni sul grado complessivo di retinopatia del paziente, la cui significatività è molto importante per la diagnosi delle patologie retiniche. Gli algoritmi presentati in questa tesi rendono possibile pensare ad uno strumento utilizzato sia in ampi programmi di screening delle retinopatia ipertensiva e diabetica, sia per il controllo nel tempo del progredire della malattia. La loro utilià è triplice. In primo luogo, potrebbero essere uno strumento diagnostico di aiuto alla pratica clinica. In secondo luogo, i dettagli quantitativi sulle struttura vascolare della retina potrebbero essere utili nella ricerca medica e per meglio caratterizzare gli sviluppi della retinopatia. Infine, nell’ambito della ricerca farmaceutica, si renderebbe disponibile l'utilizzo di una misura quantitativa e riproducibile dell'evoluzione della retinopatia durante un trattamento farmacologico. Il software riguardante l’identificazione delle strutture vascolari retiniche è al momento oggetto di valutazione clinica presso il Department of Ophthalmology and Visual Sciences, University of Wisconsin, USA, il cui Fundus Photograph Reading Center ha espressamente dichiarato la sua volontà nell’acquisire il programma come standard per la determinazione di features diagnostiche, quali gli indici CRAE, CRAE e AVR, come indicatiori del “generalized arteriolar narrowing”. Sempre per quanto riguarda i metodi di identificazione della struttura vascolare della retina, la corrente collaborazione con il Department of Twin Research & Genetic Epidemiology, del King’s College London Division of Genetics and Molecular Medicine, St Thomas' Hospital, UK, si è recentemente concretizzata nell’accordo che prevede che un numero superiore a 3500 immagini di fundus retinico (più 10 nuove immagini a settimana) vengano analizzate per scopi clinici con il software da noi sviluppato. I risultati conseguiti nelle sperimentazioni effettuate e le collaborazioni internazionali in atto con gruppi clinici e di ricerca di rilievo ci rendono abbastanza confidenti riguardo la qualità delle metodologie sviluppate e i potenziali successi del suo impiego, con l’auspicio che futuri miglioramenti possano ampliarne l’utilizzabilità

Learning Optimal Matched Filters for Retinal Vessel Segmentation with ADA-Boost

Retinopathy of Prematurity (ROP) is an eye disease that affects premature infants. Its signs are tortuosity and dilation of retinal vessels, which are subjectively evaluated by clinicians for the diagnosis and the follow-up of the disease. The availability of algorithms for vascular segmentation would allow vessel geometrical characterization, and hence the quantitative and objective clinical evaluation of the these signs. Unfortunately, algorithms designed for adults\u2019 fundus images do not work well in infants\u2019 fundus images, due to their very low quality. At variance with available methods, we propose a data-driven approach, in which the system learns an array of optimal discriminative convolution kernels, to be employed in a ADA-boost supervised classification. The array is employed as a rotating bank of matched filters, whose response is used by the boosted linear classifier to provide a classification of each image pixel into the two classes of interest (vessel/background). In order to test the generality of the approach, we assessed the performance of the proposed method both on adults\u2019 fundus images using the DRIVE dataset, and also on infants\u2019 images by cross-validation on a dataset of 20 images acquired with a RetCam fundus camera. Average accuracy and Matthews\u2019 correlation coefficient are respectively 0.94 and 0.69 for DRIVE and 0.98 and 0.66 for the Retcam dataset with respect to the manual ground truth references

Automatic segmentation and disentangling of chromosome in Q-band prometaphase images

Karyotype analysis is a widespread procedure in cytogenetics to assess the possible presence of genetics defects. The procedure is lengthy and repetitive, so that an automatic analysis would greatly help the cytogeneticist routine work. Still, automatic segmentation and full disentangling of chromosomes are open issues. We propose an automatic procedure to obtain the separated chromosomes, which are then ready for a subsequent classification step. The segmentation is carried out by means of a space-variant thresholding scheme, which proved to be successful even in presence of hyper- or hypofluorescent regions in the image. Then, the tree of choices to resolve touching and overlapping chromosomes is recursively explored, choosing the best combination of cuts and overlaps based on geometric evidence and image information. We show the effectiveness of the proposed method on routine data acquired with different microscope-camera setup at different laboratories: from 162 images of 117 cells totaling 6683 chromosomes, 94% of the chromosomes were correctly segmented, solving 90% of the overlaps and 90% of the touchings. In order to provide the scientific community with a public dataset, the data used in this paper are available for public download