Algorithms for the automatic tracking of the blood vessels network in retinal images acquired by RetCam in newborns

Abstract

L’obiettivo di questo lavoro di tesi è la realizzazione di una serie di algoritmi capaci di tracciare automaticamente i vasi retinici in immagini acquisite tramite RetCam (field of view=130°) da neonati prematuri. I neonati prematuri rischiano infatti di sviluppare una patologia (Retinopatia del Prematuro) che se non correttamente trattata può portare al distacco retinico e alla cecità. L’analisi del fondo oculare è l’unico modo per determinare la condizione del paziente ma decidere se intervenire o meno in un neonato dovrebbe essere una decisione basata su dati oggettivi e su un protocollo ben definito. Il tracciamento automatico dei vasi retinici in immagini RetCam è un processo complicato data la scarsa qualità delle immagini da elaborare, soprattutto per la trasparenza della retina nei neonati e per il basso contrasto delle immagini, ma rappresenta uno step fondamentale per la successiva valutazione automatica della condizione della retina sotto esame. In questo lavoro sono state considerate 20 immagini, di cui è stato realizzato il tracciamento manuale per determinare la performance del sistema implementato. Fra le 20 immagini ne sono state scelte 6 per allenare un classificatore che , a partire dalle immagini filtrate, distingueva ogni segmento dell’immagine come appartenente o meno alla rete di vasi retinici. il risultato finale è dato dalla combinazione delle 2 classificazioni disponibili per ogni immagine ed è caratterizzato da un’immagine binaria avente i vasi retinici bianchi su sfondo ner