A Method of Drusen Measurement Based on the Geometry of Fundus Reflectance

BACKGROUND: The hallmarks of age-related macular degeneration, the leading cause of blindness in the developed world, are the subretinal deposits known as drusen. Drusen identification and measurement play a key role in clinical studies of this disease. Current manual methods of drusen measurement are laborious and subjective. Our purpose was to expedite clinical research with an accurate, reliable digital method. METHODS: An interactive semi-automated procedure was developed to level the macular background reflectance for the purpose of morphometric analysis of drusen. 12 color fundus photographs of patients with age-related macular degeneration and drusen were analyzed. After digitizing the photographs, the underlying background pattern in the green channel was leveled by an algorithm based on the elliptically concentric geometry of the reflectance in the normal macula: the gray scale values of all structures within defined elliptical boundaries were raised sequentially until a uniform background was obtained. Segmentation of drusen and area measurements in the central and middle subfields (1000 μm and 3000 μm diameters) were performed by uniform thresholds. Two observers using this interactive semi-automated software measured each image digitally. The mean digital measurements were compared to independent stereo fundus gradings by two expert graders (stereo Grader 1 estimated the drusen percentage in each of the 24 regions as falling into one of four standard broad ranges; stereo Grader 2 estimated drusen percentages in 1% to 5% intervals). RESULTS: The mean digital area measurements had a median standard deviation of 1.9%. The mean digital area measurements agreed with stereo Grader 1 in 22/24 cases. The 95% limits of agreement between the mean digital area measurements and the more precise stereo gradings of Grader 2 were -6.4 % to +6.8 % in the central subfield and -6.0 % to +4.5 % in the middle subfield. The mean absolute differences between the digital and stereo gradings 2 were 2.8 +/- 3.4% in the central subfield and 2.2 +/- 2.7% in the middle subfield. CONCLUSIONS: Semi-automated, supervised drusen measurements may be done reproducibly and accurately with adaptations of commercial software. This technique for macular image analysis has potential for use in clinical research

Image Classification for Age-related Macular Degeneration Screening Using Hierarchical Image Decompositions and Graph Mining

Age-related Macular Degeneration (AMD) is the most common cause of adult blindness in the developed world. This paper describes a new image mining technique to perform automated detection of AMD from color fundus photographs. The technique comprises a novel hierarchical image decomposition mechanism founded on a circular and angular partitioning. The resulting decomposition is then stored in a tree structure to which a weighted frequent sub-tree mining algorithm is applied. The identified sub-graphs are then incorporated into a feature vector representation (one vector per image) to which classification techniques can be applied. The results show that the proposed approach performs both efficiently and accurately

Computational models of visual attention for image and video analysis

Although human vision appears to be easy and unconscious there exist complex neural mechanisms in primary visual cortex that form the preattentive component of the Human Visual System (HVS) and lead to visual awareness. Considerable research has been carried out into the attention mechanisms of the HVS and computational models have been developed and employed to common computer vision problems. Most of the models simulate the bottom-up mechanism of the HVS and their major goal is to filter out redundant visual information and detect/enhance the most salient parts of the input. The Human Visual System (HVS) has the ability to fixate quickly on the most informative (salient) regions of a scene and reduce therefore the inherent visual uncertainty. Computational visual attention (VA) schemes have been proposed to account for this important characteristic of the HVS. The dissertation studies and expands the field of computational visual attention methods, proposes novel models both for spatial (images) and spatiotemporal (video sequences) analysis and evaluates both qualitatively and quantitatively in a variety of relevant applications.Η παρούσα διδακτορική διατριβή έχει σαν κύριο θέμα την μελέτη, ανάπτυξη και εφαρμογή μοντέλων οπτικής προσοχής σε στατικές και κινούμενες εικόνες. Καταγράφει τους ερευνητικούς στόχους και τις συνεισφορές στον χώρο, όπως αυτές προέκυψαν μέσα από προσωπική μελέτη και δημιουργικές συνεργασίες. Κίνητρο αποτέλεσε η βιολογική σημασία του μηχανισμού οπτικής προσοχής στον άνθρωπο και ο καθοριστικός του ρόλος στην κατανόηση του οπτικού ερεθίσματος. Στόχος μας ήταν η μεταφορά ανάλογων μηχανισμών στην μηχανική όραση και η αξιολόγηση τους στην βελτίωση καθιερωμένων τεχνικών και στην εισαγωγή νέων μεθόδων επεξεργασίας. Η έννοια της οπτικής προσοχής σχετίζεται με την ικανότητα του ανθρώπου να εστιάζει σχεδόν αυτόματα σε περιοχές που θεωρεί ενδιαφέρουσες αγνοώντας κάποιες άλλες. Η διαδικασία αυτή είναι ουσιώδης για την κατανόηση του οπτικού ερεθίσματος και δρομολογείται μέσα από ένα καθοδικό (top-down) και ένα ανοδικό (bottom-up) κανάλι επεξεργασίας του ανθρώπινου οπτικού συστήματος. Η διατριβή στο σύνολο της στηρίζεται σε έναν φαινομενικά απλό ισχυρισμό, ο οποίος βρίσκεται σε αναλογία με την προηγούμενη ικανότητα του ανθρώπου: Η πληροφορία που εξάγεται από κατάλληλα επιλεγμένες περιοχές της εικόνας ή ακολουθίας είναι αρκετή για να περιγράψει το περιεχόμενο της ή να την χαρακτηρίσει συνολικά. Ταυτόχρονα η έρευνα μας προχώρησε λαμβάνοντας υπόψη το ότι ένα υπολογιστικό μοντέλο με βιολογικό ανάλογο πρέπει να κρίνεται με βάση δύο κριτήρια, όπως υποστηρίζουν οι Tsotsos et al. [136]: "Το πρώτο κριτήριο είναι η εγγύτητα του υπολογιστικού και βιολογικού μοντέλου, που αποδεικνύεται με ψυχοφυσικά πειράματα και το δεύτερο είναι η επιτυχία του υπολογιστικού μοντέλου να επιλύσει κοινά προβλήματα μηχανικής όρασης". Μπορεί επομένως ένα υπολογιστικό μοντέλο να μιμείται ικανοποιητικά τον ανθρώπινο τρόπο εστίασης προσοχής, αλλά να μην παρέχει την σωστότερη λύση σε ένα πρόβλημα μηχανικής όρασης κάτω από συγκεκριμένες συνθήκες και απαιτήσεις. Στο πρώτο μέρος της διατριβής ασχολούμαστε με την μελέτη και επέκταση καθιερωμένων τεχνικών οπτικής προσοχής σε εικόνες. Περιγράφουμε αναλυτικά τις ιδιότητες τους και τα αξιολογούμε σε διαφορετικές εφαρμογές. Στο δεύτερο μέρος προτείνουμε νέα μοντέλα υπολογισμού τιμών ενδιαφέροντος για χωροχρονικές ακολουθίες. Περιγράφουμε τα βασικά στοιχεία τους, εισάγουμε νέους τελεστές και προτείνουμε νέα υπολογιστικά μοντέλα οπτικής προσοχής, τα οποία στηρίζονται σε λειτουργίες βιολογικών μοντέλων. Η διατριβή θα έχει πετύχει τον στόχο της αν αποτελέσει κίνητρο για μελλοντική ενασχόληση με εφαρμογή παρόμοιων μεθόδων στην ανάλυση και επεξεργασία οπτικής πληροφορίας. Το πρόσφατα αυξανόμενο ενδιαφέρον της ερευνητικής κοινότητας για βασική έρευνα και εφαρμογές γύρω από μοντέλα οπτική προσοχής είναι έκδηλο και φαίνεται να επιβεβαιώνει τα κίνητρα και τους στόχους της έρευνας μας