Automatic analysis of retinal images to aid in the diagnosis and grading of diabetic retinopathy

Diabetic retinopathy (DR) is the most common complication of diabetes mellitus and one of the leading causes of preventable blindness in the adult working population. Visual loss can be prevented from the early stages of DR, when the treatments are effective. Therefore, early diagnosis is paramount. However, DR may be clinically asymptomatic until the advanced stage, when vision is already affected and treatment may become difficult. For this reason, diabetic patients should undergo regular eye examinations through screening programs. Traditionally, DR screening programs are run by trained specialists through visual inspection of the retinal images. However, this manual analysis is time consuming and expensive. With the increasing incidence of diabetes and the limited number of clinicians and sanitary resources, the early detection of DR becomes non-viable. For this reason, computed-aided diagnosis (CAD) systems are required to assist specialists for a fast, reliable diagnosis, allowing to reduce the workload and the associated costs. We hypothesize that the application of novel, automatic algorithms for fundus image analysis could contribute to the early diagnosis of DR. Consequently, the main objective of the present Doctoral Thesis is to study, design and develop novel methods based on the automatic analysis of fundus images to aid in the screening, diagnosis, and treatment of DR. In order to achieve the main goal, we built a private database and used five retinal public databases: DRIMDB, DIARETDB1, DRIVE, Messidor and Kaggle. The stages of fundus image processing covered in this Thesis are: retinal image quality assessment (RIQA), the location of the optic disc (OD) and the fovea, the segmentation of RLs and EXs, and the DR severity grading. RIQA was studied with two different approaches. The first approach was based on the combination of novel, global features. Results achieved 91.46% accuracy, 92.04% sensitivity, and 87.92% specificity using the private database. We developed a second approach aimed at RIQA based on deep learning. We achieved 95.29% accuracy with the private database and 99.48% accuracy with the DRIMDB database. The location of the OD and the fovea was performed using a combination of saliency maps. The proposed methods were evaluated over the private database and the public databases DRIVE, DIARETDB1 and Messidor. For the OD, we achieved 100% accuracy for all databases except Messidor (99.50%). As for the fovea location, we also reached 100% accuracy for all databases except Messidor (99.67%). The joint segmentation of RLs and EXs was accomplished by decomposing the fundus image into layers. Results were computed per pixel and per image. Using the private database, 88.34% per-image accuracy (ACCi) was reached for the RL detection and 95.41% ACCi for EX detection. An additional method was proposed for the segmentation of RLs based on superpixels. Evaluating this method with the private database, we obtained 84.45% ACCi. Results were validated using the DIARETDB1 database. Finally, we proposed a deep learning framework for the automatic DR severity grading. The method was based on a novel attention mechanism which performs a separate attention of the dark and the bright structures of the retina. The Kaggle DR detection dataset was used for development and validation. The International Clinical DR Scale was considered, which is made up of 5 DR severity levels. Classification results for all classes achieved 83.70% accuracy and a Quadratic Weighted Kappa of 0.78. The methods proposed in this Doctoral Thesis form a complete, automatic DR screening system, contributing to aid in the early detection of DR. In this way, diabetic patients could receive better attention for their ocular health avoiding vision loss. In addition, the workload of specialists could be relieved while healthcare costs are reduced.La retinopatía diabética (RD) es la complicación más común de la diabetes mellitus y una de las principales causas de ceguera prevenible en la población activa adulta. El diagnóstico precoz es primordial para prevenir la pérdida visual. Sin embargo, la RD es clínicamente asintomática hasta etapas avanzadas, cuando la visión ya está afectada. Por eso, los pacientes diabéticos deben someterse a exámenes oftalmológicos periódicos a través de programas de cribado. Tradicionalmente, estos programas están a cargo de especialistas y se basan de la inspección visual de retinografías. Sin embargo, este análisis manual requiere mucho tiempo y es costoso. Con la creciente incidencia de la diabetes y la escasez de recursos sanitarios, la detección precoz de la RD se hace inviable. Por esta razón, se necesitan sistemas de diagnóstico asistido por ordenador (CAD) que ayuden a los especialistas a realizar un diagnóstico rápido y fiable, que permita reducir la carga de trabajo y los costes asociados. El objetivo principal de la presente Tesis Doctoral es estudiar, diseñar y desarrollar nuevos métodos basados en el análisis automático de retinografías para ayudar en el cribado, diagnóstico y tratamiento de la RD. Las etapas estudiadas fueron: la evaluación de la calidad de la imagen retiniana (RIQA), la localización del disco óptico (OD) y la fóvea, la segmentación de RL y EX y la graduación de la severidad de la RD. RIQA se estudió con dos enfoques diferentes. El primer enfoque se basó en la combinación de características globales. Los resultados lograron una precisión del 91,46% utilizando la base de datos privada. El segundo enfoque se basó en aprendizaje profundo. Logramos un 95,29% de precisión con la base de datos privada y un 99,48% con la base de datos DRIMDB. La localización del OD y la fóvea se realizó mediante una combinación de mapas de saliencia. Los métodos propuestos fueron evaluados sobre la base de datos privada y las bases de datos públicas DRIVE, DIARETDB1 y Messidor. Para el OD, logramos una precisión del 100% para todas las bases de datos excepto Messidor (99,50%). En cuanto a la ubicación de la fóvea, también alcanzamos un 100% de precisión para todas las bases de datos excepto Messidor (99,67%). La segmentación conjunta de RL y EX se logró descomponiendo la imagen del fondo de ojo en capas. Utilizando la base de datos privada, se alcanzó un 88,34% de precisión por imagen (ACCi) para la detección de RL y un 95,41% de ACCi para la detección de EX. Se propuso un método adicional para la segmentación de RL basado en superpíxeles. Evaluando este método con la base de datos privada, obtuvimos 84.45% ACCi. Los resultados se validaron utilizando la base de datos DIARETDB1. Finalmente, propusimos un método de aprendizaje profundo para la graduación automática de la gravedad de la DR. El método se basó en un mecanismo de atención. Se utilizó la base de datos Kaggle y la Escala Clínica Internacional de RD (5 niveles de severidad). Los resultados de clasificación para todas las clases alcanzaron una precisión del 83,70% y un Kappa ponderado cuadrático de 0,78. Los métodos propuestos en esta Tesis Doctoral forman un sistema completo y automático de cribado de RD, contribuyendo a ayudar en la detección precoz de la RD. De esta forma, los pacientes diabéticos podrían recibir una mejor atención para su salud ocular evitando la pérdida de visión. Además, se podría aliviar la carga de trabajo de los especialistas al mismo tiempo que se reducen los costes sanitarios.Escuela de DoctoradoDoctorado en Tecnologías de la Información y las Telecomunicacione

Análisis automático de retinografías en Retinopatía Diabética: evaluación de la calidad y localización de las estructuras anatómicas del ojo mediante técnicas de procesado digital de imágenes

El objetivo de este Trabajo de Fin de Máster (TFM) ha sido el diseño y desarrollo de métodos automáticos para la evaluación de la calidad en retinografías y la localización de la papila y la fóvea. Para ello se ha creado una base de datos de 381 retinografías de pacientes diabéticos. Las imágenes tenían distintos niveles de calidad y pertenecían a pacientes tanto con lesiones asociadas a la RD como sin ellas. Un oftalmólogo especialista estableció la calidad de cada imagen y marcó la localización del centro de la papila y la fóvea.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaMáster en Ingeniería de Telecomunicació

Desarrollo del nuevo módulo para Moodle e-Liza v2 para la autoevaluación de conocimientos en apoyo al Grupo de Telemática e Imagen

En este TFG se pretende desarrollar una herramienta e-Learning que sirva de soporte al trabajo que desarrolla el Grupo de Telemática e Imagen, que pertenece al G.I.R. Sociedad de la Información de la Universidad de Valladolid. La idea nace fruto de la necesidad de actualización, motivada por el rápido avance de las tecnologías y los nuevos planes de estudio, de una versión inicial del módulo para Moodle e-Liza, como juego formativo que permite la autoevaluación de conocimientos. En el contexto de los serious games y, tras un estudio de CMS orientados al aprendizaje electrónico, se revela la utilidad de este tipo de aplicaciones para los nuevos métodos de docencia. Así, particularizando el trabajo, se plantea el desarrollo de una nueva versión de e-Liza que sea compatible con las últimas versiones de Moodle y que corrija las carencias de la versión inicial, aportando mejoras funcionales y estéticas, con objeto de lograr una herramienta ágil, práctica y segura. Para ello, se hace uso de un amplio abanico de tecnologías, librerías y plataformas para el desarrollo web (HTML5, CSS3, JavaScript, PHP, MySQL, XML, Moodle y Ajax).Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicació

Continuous wavelet transform in the study of the time-scale properties of intracranial pressure in hydrocephalus

Producción CientíficaNormal pressure hydrocephalus (NPH) encompasses a heterogeneous group of disorders generally characterised by clinical symptoms, ventriculomegaly and anomalous cerebrospinal fluid (CSF) dynamics. Lumbar infusion tests (ITs) are frequently performed in the preoperatory evaluation of patients who show NPH features. The analysis of intracranial pressure (ICP) signals recorded during ITs could be useful to better understand the pathophysiology underlying NPH and to assist treatment decisions. In this study, 131 ICP signals recorded during ITs were analysed using two continuous wavelet transform (CWT)-derived parameters: Jensen Divergence (JD) and Spectral Flux (SF). These parameters were studied in two frequency bands, associated with different components of the signal: "(0.15 - 0.3 Hz), related to respiratory blood pressure oscillations; and # (0.67 - 2.5 Hz), related to ICP pulse waves. Statistically significant differences ( < 1.70 ∙ 10+,, Bonferroni-corrected Wilcoxon signed rank tests) in pairwise comparisons between phases of ITs were found using the mean and standard deviation of JD and SF. These differences were mainly found in #, where a lower irregularity and variability, together with less prominent time-frequency fluctuations, were found in the hypertension phase of ITs. Our results suggest that wavelet analysis could be useful for understanding CSF dynamics in NPH.This research was supported by ‘Ministerio de Economía y Competitividad’ and 'European Regional Development Fund' (FEDER) under project TEC2014-53196-R, by ‘European Commission’ and FEDER under project 'Análisis y correlación entre el genoma completo y la actividad cerebral para la ayuda en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer' ('Cooperation Programme Interreg V-A Spain-Portugal POCTEP 2014-2020'), and by ‘Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León’ and FEDER under project VA037U16

Combination of global features for the automatic quality assessment of retinal images

Producción CientíficaDiabetic retinopathy (DR) is one of the most common causes of visual loss in developed countries. Computer-aided diagnosis systems aimed at detecting DR can reduce the workload of ophthalmologists in screening programs. Nevertheless, a large number of retinal images cannot be analyzed by physicians and automatic methods due to poor quality. Automatic retinal image quality assessment (RIQA) is needed before image analysis. The purpose of this study was to combine novel generic quality features to develop a RIQA method. Several features were calculated from retinal images to achieve this goal. Features derived from the spatial and spectral entropy-based quality (SSEQ) and the natural images quality evaluator (NIQE) methods were extracted. They were combined with novel sharpness and luminosity measures based on the continuous wavelet transform (CWT) and the hue saturation value (HSV) color model, respectively. A subset of non-redundant features was selected using the fast correlation-based filter (FCBF) method. Subsequently, a multilayer perceptron (MLP) neural network was used to obtain the quality of images from the selected features. Classification results achieved 91.46% accuracy, 92.04% sensitivity, and 87.92% specificity. Results suggest that the proposed RIQA method could be applied in a more general computer-aided diagnosis system aimed at detecting a variety of retinal pathologies such as DR and age-related macular degeneration.Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades - Fondo Europeo de Desarrollo Regional (projects RTC-2015-3467-1 and DPI2017-84280-R

XXXV Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica (CASEIB 2017)

Producción CientíficaLa retinopatía diabética (RD) es una importante causa de pérdida de visión en la población activa de los países desarrollados. Los sistemas automáticos basados en la detección de lesiones asociadas a la RD pueden ser de gran ayuda para el diagnóstico temprano de la enfermedad. El objetivo de este trabajo fue detectar automáticamente las lesiones rojizas (LR), entre las que se incluyen microaneurismas (MA) y hemorragias (HE). En primer lugar, en una etapa de preprocesado se normalizaron las imágenes de entrada. A continuación, se segmentaron las regiones candidatas a ser LR. Para ello se aplicó la técnica DeltaE, que mide diferencias de color, junto con un filtro Laplaciano de Gaussiana. Por último, se clasificaron los candidatos haciendo uso de una red neuronal Multilayer Perceptron (MLP). La base de datos (BD) empleada contenía 210 retinografías. El 50% presentaba algún tipo de LR y el otro 50% se correspondía con retinas sanas. La BD se dividió aleatoriamente en un conjunto de entrenamiento (105 imágenes) y en otro de test (105 imágenes). Considerando un criterio basado en píxel, se obtuvo una sensibilidad del 79.2% y un valor predictivo positivo del 76.3%. Con un criterio basado en imagen, se alcanzó un 81.8% de precisión, un 85.5% de sensibilidad y un 76.3% de especificidad.Este trabajo ha sido financiado por el ‘Ministerio de Economía y Competitividad’ y el ‘Fondo Europeo de Desarrollo Regional’ (FEDER) bajo los proyectos RTC- 2015-3467-1 y TEC2014-53196-R, por la ‘Comisión Europea’ y el FEDER bajo el proyecto ‘Análisis y correlación entre el genoma completo y la actividad cerebral para la ayuda al diagnóstico de la enfermedad del Alzhiemer’ (Programa de cooperación Interreg V-A Spain-Portugal POCTEP 2014-2020') y por la ‘Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León’ y FEDER bajo el proyecto VA037U16

XXXIV Congreso Anual de la Sociedad Española de Ineniería Biomédica (CASEIB 2016)

Producción CientíficaLa detección de estructuras oculares es una tarea importante en el análisis de retinografías para el diagnóstico de diversas enfermedades. La localización de la papila y de la fóvea es trascendental para la detección de lesiones en la retina. En este trabajo se han propuesto dos métodos automáticos de localización de la papila y la fóvea. El primer método se basó en la apariencia brillante y circular que caracteriza la papila así como en la posición de los principales vasos sanguíneos, que discurren verticalmente por ella. Para el método de localización de la fóvea, se consideró la pigmentación oscura de la zona macular y su distancia a la papila. Se utilizaron 159 retinografías separadas en un grupo de entrenamiento (80 imágenes) y en uno de test (79 imágenes). La precisión alcanzada para ambos métodos fue del 100% permitiendo una distancia de error máxima equivalente a un radio de papila. Los resultados obtenidos indican que los métodos propuestos son útiles para detectar las dos estructuras oculares mencionadas en retinografías.Este trabajo ha sido financiado por los proyectos RTC-2015-3467-1 y TEC2014-53196-R del Ministerio de Economía y Competitividad y FEDER y por el proyecto VA037U16 de la Consejería de Educación (Junta de Castilla y León)

XXXV Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica (CASEIB 2017)

Producción CientíficaEn este estudio se pretende simplificar el diagnóstico del Síndrome de la Apnea-Hipopnea del Sueño (SAHS) infantil. Para ello, se ha desarrollado una metodología basada en el análisis automático de la señal de saturación de oxígeno en sangre (SpO2) procedente de la oximetría nocturna. Se ha utilizado una base de datos compuesta por registros de SpO2 de 298 niños. En primer lugar, se ha aplicado el análisis de fluctuaciones sin tendencias (DFA) para extraer características que permitan caracterizar relaciones de escala y fluctuaciones producidas en la señal de SpO2. A continuación, se ha entrenado un clasificador binario basado en análisis discriminante lineal (LDA) a partir de las características extraídas para determinar la presencia de SAHS. Esta metodología se ha evaluado utilizando tres puntos de corte del índice de apnea-hipopnea (IAH) empleados para determinar la severidad del SAHS en niños: 1, 5 y 10 eventos por hora de sueño (e/h). Los resultados obtenidos mostraron diferencias en las fluctuaciones y las relaciones de escala de la señal de SpO2 asociadas a la severidad del SAHS. En términos de precisión, el modelo LDA alcanzó un elevado rendimiento diagnóstico a la hora de determinar la presencia de SAHS moderado (IAH≥5 e/h, 81.2%) y SAHS severo (IAH≥10 e/h, 84.6%). Estos resultados sugieren que el análisis de la señal de SpO2 mediante DFA es útil para determinar la presencia de SAHS infantil moderado-asevero.Educación de la Junta de Castilla y León y FEDER (VA037U16), el Ministerio de Economía y Competitividad (MINECO) y FEDER (TEC2014-53196-R y RTC-2015- 3446-1), la ‘European Commission’ y FEDER (POCTEP 0378_AD_EEGWA_2_P), y la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica (SEPAR 153/2015). F. Vaquerizo Villar es beneficiario de una Ayuda para contratos predoctorales para la Formación de Profesorado Universitario (FPU) del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. V. Barroso García es beneficiaria de una ayuda concedida por la Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León y el Fondo Social Europeo. D. Álvarez es beneficiario de un contrato Juan de la Cierva financiado por el MINECO (IJCI-2014-22664)