Enhancing retinal images by nonlinear registration

Being able to image the human retina in high resolution opens a new era in many important fields, such as pharmacological research for retinal diseases, researches in human cognition, nervous system, metabolism and blood stream, to name a few. In this paper, we propose to share the knowledge acquired in the fields of optics and imaging in solar astrophysics in order to improve the retinal imaging at very high spatial resolution in the perspective to perform a medical diagnosis. The main purpose would be to assist health care practitioners by enhancing retinal images and detect abnormal features. We apply a nonlinear registration method using local correlation tracking to increase the field of view and follow structure evolutions using correlation techniques borrowed from solar astronomy technique expertise. Another purpose is to define the tracer of movements after analyzing local correlations to follow the proper motions of an image from one moment to another, such as changes in optical flows that would be of high interest in a medical diagnosis.Comment: 21 pages, 7 figures, submitted to Optics Communication

Restauration myope d'images 3D par diversité de phase

Nous présentons une méthode de déconvolution 3D myope pour l'imagerie rétinienne, développée dans un contexte bayésien. Plusieurs contrainte sont utilisées, en particulier une contrainte de support en Z (issu de la technique de diversité de phase), afin de mieux contraindre le problème

Variational semi-blind sparse deconvolution with orthogonal kernel bases and its application to MRFM

We present a variational Bayesian method of joint image reconstruction and point spread function (PSF) estimation when the PSF of the imaging device is only partially known. To solve this semi-blind deconvolution problem, prior distributions are specified for the PSF and the 3D image. Joint image reconstruction and PSF estimation is then performed within a Bayesian framework, using a variational algorithm to estimate the posterior distribution. The image prior distribution imposes an explicit atomic measure that corresponds to image sparsity. Importantly, the proposed Bayesian deconvolution algorithm does not require hand tuning. Simulation results clearly demonstrate that the semi-blind deconvolution algorithm compares favorably with previous Markov chain Monte Carlo (MCMC) version of myopic sparse reconstruction. It significantly outperforms mismatched non-blind algorithms that rely on the assumption of the perfect knowledge of the PSF. The algorithm is illustrated on real data from magnetic resonance force microscopy (MRFM)

Restauration d'images de la rétine corrigées par optique adaptative

High resolution retinal imaging is hampered by eye's aberrations. The measurement and correction of these aberrations is made possible with an adaptive optics (AO) system. A retinal imaging bench is developped by Observatoire de Paris and is currently used in Hôpital des XV-XX in Paris. In wide field imaging, the object under examination (the retina) is three-dimensional and each recorded image contains information on the object's volume. Furthermore, the AO correction is always partial and a dedicated deconvolution method is necessary to increase the images resolution and to separate numericaly the different object plans. A deconvolution method need an accurate knowledge of the point spread function (PSF) of the instrument and the tuning of several parameters named hyper parameters. In this framework, we developped two 3D deconvolution methods. The first one use the PSF, supposed well known. The second method, which is a 3D phase diversity extension, estimates the aberrations jointly with the object. Furthermore, we developped an unsuppervised hyper parameters estimation method which is compatible with an effectiveness use of our 3D deconvolution method by non expert people. The performance of all these methods are shown on simulated retinal images and experimental data. The experimental data become from a 3D images optical bench developped at ONERA during this phD thesis.L'imagerie de la rétine, in vivo et à haute résolution, est rendue difficile à cause des aberrations de l'œil, qui limitent la résolution. La mesure et la correction de ces aberrations sont possibles grâce à l'utilisation de l'optique adaptative (OA). Un banc d'imagerie rétinienne avec OA a été développé par l'Observatoire de Paris et est actuellement utilisé sur un panel de patients à l'Hôpital des XV-XX à Paris. En imagerie plein champ, le caractère tridimensionnel de l'objet d'intérêt (la rétine) rend l'interprétation des images difficile puisque tous les plans qui constituent l'objet contribuent à la formation de chaque plan image. De plus, la correction par OA est toujours partielle. Il est donc nécessaire de déconvoluer les images enregistrées afin d'une part de séparer numériquement les plans de l'objet et d'autre part, d'améliorer la résolution latérale. Une méthode de déconvolution nécessite généralement, pour donner des résultats satisfaisants, d'une part une bonne connaissance de la réponse impulsionnelle (RI) du système complet, et d'autre part un ajustement de paramètres de réglage appelés hyper-paramètres. Nous avons développé deux méthodes de déconvolution 3D. La première méthode suppose la RI du système connu. La deuxième est une extension tridimensionnelle de la méthode de diversité de phase et permet d'estimer la RI du système conjointement à l'objet d'intérêt. Par ailleurs, nous avons développé une technique d'estimation non supervisée (« automatique ») des hyper-paramètres, qui permet d'envisager une utilisation efficace de la déconvolution 3D même par des utilisateurs peu familiers du traitement des images tels que médecins ou biologistes. Ces méthodes ont été validées d'abord sur des données simulées réalistes. Ensuite nous avons déve- loppé à l'ONERA un banc d'imagerie 3D pour effectuer une validation expérimentale. Nous présenterons les résultats préliminaires obtenus sur des images acquises sur ce banc

Restauration d'images de la rétine corrigées par optique adaptative

PARIS7-Bibliothèque centrale (751132105) / SudocSudocFranceF

Phase and retinal images restoration by 3D Phase Diversity

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Phase and retinal images restoration by 3D Phase Diversity

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3D phase diversity: a myopic deconvolution method for short-exposure images: application to retinal imaging

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Enhancing retinal images by extracting structural information

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3D phase diversity: a myopic deconvolution method for short-exposure images: application to retinal imaging

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