The Algorithm for Automatic Detection of of Optical Nerve Area

Import 03/11/2016Tato bakalářská práce pojednává o tématu automatické detekce velikosti terče zrakového nervu. Práce obsahuje stručný úvod do anatomie oka a komplexní rešerši pojednávající o onemocnění retinopatie nedonošených. Dále bakalářská práce obsahuje komplexní rešerši metod možných pro využití k detekci optického disku. Hlavní částí bakalářské práce je návrh algoritmu pro automatickou detekci velikosti terče zrakového nervu z retinálních snímků pořízených pomocí retinální kamery RetCam3. Jednotlivé kroky navrhovaného algoritmu jsou v textu podrobně popsány. Navrhovaný algoritmus byl otestován na 120 retinálních záznamech a výsledky detekce byly zhodnoceny v závěru.This bachelor thesis is devoted to the theme of automatic detection of optical nerve area. Thesis includes brief introduction of eye anathomy and complex research about the illness rethinopathy of prematurity. Next part of the bachelor thesis is dedicated to complex research of the methodes which can be used for a deteciton of optical nerv area on a retina. The main part of this thesis is dedicated to proposed algorithm for automatic detction of optical nerv area on the images acquired by RetCam3 system. Each step of the proposed algorithm is described in details in the following text. The algorithm has been tested on 120 retinal images and outcome of the detection has been evaluated in conclusion.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívýborn

Automatic Analysis and Modeling of the Optic Nerve Target from Retinal Records

Tato diplomová práce pojednává o tématu automatické analýzy a modelování terče zrakového nervu z retinálních záznamů. Algoritmus se skládá z několika kroků. Prvním krokem algoritmu je před-zpracování obrazu. V rámci druhé části algoritmu, věnující se segmentaci obrazu, byly navrhnuty dva algoritmy. Automatický algoritmus pro obrazovou segmentaci využívající umělé inteligence a algoritmus pro asistovanou segmentaci na snímcích majících nízké rozlišení. Další část algoritmu se zabývá detekcí hranic optického disku pomocí metody aktivních kontur. Posledním krokem algorit-mu je extrakce geometrických parametrů optického disku. Práce také obsahuje stručný úvod k one-mocnění retinopatie nedonošených, možnosti diagnostiky, léčby a screeningu. Popis retinální kame-ry Systém RetCam3, pomocí které byly získána pacientská data. Dále také úvod do embryonálního vývoje lidského oka. Diplomová práce obsahuje komplexní rešerši nových metod a trendů využíva-ných pro segmentaci a detekci optického disku z retinální záznamů.This master thesis is devoted to the theme of automatic segmentation and modeling of optic disc from retinal images. The proposed algorithm consists of several steps. First step of the algorithm is image pre-processing. Second part of algorithm is devoted to the image segmentation. For the image segmentation, this master thesis proposed two algorithms. First image segmentation algorithm is fully automatic and uses a swarm intelligence algorithm. The second image segmentation algorithm uses an assisted segmentaion and is determinated for images with low resolution. For the optic disc boundary detection the algorithm uses an active contour method. The last step of algorithm is de-voted to the extraction of optic disc geometrical features. Thesis contains a brief introduction to the illnes rethinopathy of prematurity, possibilities of diagnostic process, medical treatment and scree-ning. Next topic is devoted to the digital screening system RetCam3. Last part of theoretical text was devoted to the embryonic development of human eye. Master thesis contains a complex re-aserch of the newest methods and trends in image segmentation and optic disc detection from reti-nal images.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívýborn

OPTICAL NERVE SEGMENTATION USING THE ACTIVE SHAPE METHOD

The paper deals with the segmentation procedure for optical nerve localization and the consequent determination of geometrical parameters such as optical nerve area, radius and diameter. An extraction of these geometrical parameters is especially important for clinical practice particularly in the case where retinal lesions are present. On the base of the optical nerve extraction, we are capable of comparing it with area of retinal lesions. Via this approach it is possible to track time evaluation of retinal lesions. The proposed algorithm for segmentation of optical nerve area is performed within two main steps. In the first step, the active contour method is used specially for the localization of the optical nerve. This part of the algorithm generates mathematical model of the optical nerve in binary form. Consequently, on the base of this mathematical model of the optical nerve respective geometrical parameters are worked out for future comparison with retinal lesions. Image preprocessing is an integral part of the segmentation procedure, improving the observability of the optical nerve to ensure as relevant detection of the optical nerve as possible