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

Diseases diagnosing from the retina images for the digital image processing

Táto bakalárska práca sa zaoberá snímaním očného pozadia pomocou fundus kamery. Obsahuje tieţ zoznam niektorých chorôb, ktoré sa na očnom pozadí viditeľne prejavujú. Kaţdé ochorenie je navyše doplnené o snímky zobrazujúce symptómy daného ochorenia. Tie sú následne rozloţené na jednotlivé RGB zloţky. V ďalšom kroku sú snímky očného pozadia filtrované prostredníctvom funkcií vytvorených v programe MATLAB tak, aby boli symptómy ochorení čo najviditeľnejšie.This bachelor’s paper deals with the scanning of fundus using a fundus camera. It also contains the list of some retinal diseases which visibly appear on fundus. Moreover, every disease is illustrated with pictures showing the symptoms of the given disease. These pictures include separated RGB channel layers. Consequently, the pictures of fundus are filtrated by function created in MATLAB in order to make the symptoms as visible as possible.

Statistical analysis of images from optical coherence tomography with retinal applications

V této práci je stručně popsána anatomie oka a struktura sítnice včetně jejích patologických změn. Práce se dále zabývá vlastnostmi a principem optické koherentní tomografie a její aplikací v oftalmologii ve spojení se statistickou analýzou snímků sítnice. Praktická část objasňuje vlastní problematiku statistické analýzy snímků sítnice s využitím histogramů představujících rozložení odstínů šedi a aproximačních funkcí, kterými jsou roztažná exponenciální funkce a Nakagamiho funkce. Vhodnou optimalizací jsou získány parametry, ze kterých jsou vytvořeny parametrické mapy, ilustrující distribuci odstínů šedi v různých oblastech zájmu.This work briefly describes the anatomy of the eye and retinal structure, including its pathological changes. The work is focused on the characteristics and the principle of optical coherence tomography and its application in ophthalmology in conjunction with statistical analysis of retinal images. The practical part explains problems of statistical analysis retinal images using histograms representing the distribution of gray shades and approximation of functions, which are stretched exponential function and Nakagami function. Suitable optimalization are obtained parameters, from which are formed parametric maps illustrating the distribution of gray levels in different areas of interest.

Optic disc detection in video sequences from video ophthalmoscope

Tato práce je zaměřena na automatickou detekci optického disku v sítnicových obrazech. Je zde stručně popsána anatomie lidského oka, principy snímání očního pozadí a také přehled používaných metod pro detekci optického disku. Praktická část popisuje vytvořené postupy pro detekci optického disku, tedy detekci založenou na metodě rozvodí, aktivních konturách a také na metodě narůstání oblastí. Stěžejní metodou této práce je metoda kruhové transformace, která jako jediná umožnila detekovat optický disk na snímcích z video oftalmoskopu a také na kvalitních snímcích z fundus kamer. Metoda kruhové transformace byla otestována na třech databázích. Na databázi HRF dosáhla průměrného překrytí 92,44 %, na databázi DRIONS 91,03 % a na snímcích z video oftalmoskopu pak 77,36 %.This work is focused on automatic detection of optic disc in retinal images. There is briefly described anatomy of human eye, principles of retinal imaging and also overview of the methods used for optic disc detection. The practical part describes developed procedures for optic disc detection, ie detection based on watershed transform, active contours and also on region growing technique. The main method of this work is the method of circular transformation, which as the only one allowed to detect the optic disc on the images of video ophtalmoscope and also on the high quality images from fundus cameras. This method was tested on three datasets. The average overlap 92,44 % was achieved for HRF dataset, 91,03 for DRIONS dataset and 77,36 for images of video ophtalmoscope.

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

Modern Methods for Automatic Segmentation of Optical Disc

Tato bakalářská práce pojednává o tématu moderních metod pro automatickou segmentaci optického disku. Bakalářská práce obsahuje stručný úvod do anatomie a patologie oka a zobrazovacích technik v očním lékařství. Dále tato práce obsahuje rešerši recentních přístupů pro segmentaci optického disku z retinálních obrazů. V hlavní části bakalářské práce je navrhnut algoritmus pro automatickou segmentaci optického disku, ve kterém je obsaženo předzpracování obrazu, metoda aktivních kontur podle Li Wanga, segmentace a výpočet geometrických parametrů optického disku. Navrhovaný algoritmus byl testován na 63 snímcích z pěti různých databází a výsledky segmentace jsou zhodnoceny v závěru.This bachelor thesis deals with the topic of modern methods for automatic segmentation of optical disc. The bachelor thesis contains a brief introduction to the anatomy and pathology of the eye and imaging techniques in ophthalmology. Furthermore, this work contains a review of recent approaches for optical disk segmentation from retinal images. In the main part of the thesis is designed algorithm for automatic segmentation of optical disc, which includes image preprocessing, method of active contours according to Li Wang, segmentation and calculation of geometric parameters of optical disc. The proposed algorithm was tested on 63 images from five different databases and the results of segmentation are evaluated in the conclusion.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívýborn

SW for Automatic Modeling and Evaluation of Retinal Lesions

Mezi jedno z nejzávažnějších očních onemocnění patří retinopatie nedonošených, která postihuje předčasně narozené děti. Toto onemocnění je nejčastější příčinou slepoty vzniklé v dětském věku. Z tohoto důvodu je velmi důležité tyto neonatologické pacienty sledovat, vyvíjet nástroje a hledat způsoby, jak co nejúčinněji detekovat předprahové a hlavně prahové stádia onemocnění. Praktická část práce se zaměřuje na vývoj algoritmu, který zvládne automaticky identifikovat morfologickou strukturu retinálních lézí a optického disku, a umožní jejich objektivní hodnocení v rámci jedné aplikace. Pro evaluaci a objektivní hodnocení velikosti lézí byl na snímku očního pozadí vybrán referenční bod, který nevykazuje signifikantní změny geometrických vlastností po celou dobu sledování pacienta a vůči kterému jsou jednotlivé retinální léze vyhodnoceny. Segmentace probíhá na základě metody aktivních kontur, které si lze představit jako deformovatelné křivky, jež na základě působení energií postupně mění svůj tvar, až do chvíle, dokud nedosáhnou hranice námi segmentovaného objektu. Výsledný algoritmus je aplikován do uživatelsky přívětivého graficko-uživatelského rozhraní, které umožňuje výsledky geometrických parametrů vyšetřovaných struktur dále exportovat a archivovat pro vyhodnocení v čase.One of the most serious eye diseases is retinopathy of prematurity, which affects premature babies. This disease is the most common cause of childhood blindness. For this reason, it is very important to monitor these neonatal patients, develop tools and find ways to detect the precursors and, in particular, the disease thresholds as effectively as possible. The practical part of the thesis focuses on the development of an algorithm that can automatically identify the morphological structure of retinal lesions and optical discs and enable their objective evaluation within one application. For evaluation and objective assessment of lesion size, a reference point was selected in the background image, which did not show significant changes in geometric properties throughout the patient's observation and against which individual retinal lesions were evaluated. Segmentation is based on the method of active contours, which can be imagined as deformable curves, which, by virtue of the action of energies, gradually change their shape until they reach the boundary of our segmented object. The resulting algorithm is applied to a user-friendly graphical-user interface that allows the results of geometric parameters to be further exported and archived for evaluation over time.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívýborn

Retinal image registration based on binary vessel tree

Tato bakalářská práce pojednává o registraci binárních obrazů sítnice. Snímky byly pořízeny fundus kamerou a dále upraveny programem pro segmentaci cévního řečiště. Byly získány vždy dva binární snímky téže sítnice. Cílem této bakalářské práce je seznámit se a popsat metody segmentace a registrace fundus snímků a navrhnout postup pro registraci již zmíněných binárních obrazů. Registrace je prováděna na základě cévního řečiště, které je segmentované již stávajícím programem. Jeden snímek chápeme jako referenční, pevný, nepohybujeme s ním. Druhý je naopak pohyblivý. Byly navrženy dvě metody registrace. První je založena na 2D transformaci a subtrakci obrazů. Využitím rotace a translace jednotlivých pixelů je druhý snímek posunut a natočen do souřadného systému tzn. do pozice, ve které jsou cévy co nejvíce překryty. Druhá metoda využívá hledání významných bodů, které představují bifurkace cév v obou obrazech a přiřazení odpovídajících bodů na základě typu bifurkace a vzdálenosti.This bachelor’s thesis treats of binary retinal image registration. The images were photographed with a fundus camera and consequently a vessel tree has been segmented. Two binary images of the same retina have been acquired. The aim of this thesis is to acquaint with and describe methods of retinal image segmentation and registration and to suggest a process of binary image registration. The image registration is based on binary vessel tree, which is segmented with an already existing computer programme. One of the images is referred to as the reference or source and the second image is referred to as the transformed or sensed. Two image registration methods have been proposed. The first one is based on 2D transformation and image subtraction. The sensed image is rotated and translated to the position where the vessel tree is overlaid and the images are geometrically aligned. The second method uses detection of blood vessel bifurcation in the binary retinal images.

Optic disc detection in retinal images

Bakalářská práce práce je zaměřena na detekci optického disku ve snímcích sítnice s cílem implementovat a porovnat různé metody. Jedná se o Gaussovu filtraci, přizpůsobenou filtraci a detekci s využitím informací o směru cév. Pro testování byla použita databáze retinálních snímků DIARETDB1. Nejlepší výsledky poskytovala Gaussova filtrace a detekce pomocí směru cév, které dosahovaly úspěšnosti 81%. Výsledky jednotlivých algoritmů jsou podrobněji popsány a porovnány v této práci.The bachelor thesis is focused on a detection of optic disc in the retinal images in order to propose and compare several existing methods. The detection is implemented as the Gaussian filter, matched filter and is done by vascular structure information. The DIARETDB1 database is used for testing. The best results have been achieved using Gaussian filter and detection by vascular structure information with success rate 81%. The description and comparison of all the algorithms can be found in this thesis.