Le but de ce travail est la segmentation automatique d'images d'angiographie du fond de l'oeil pour extraire les drusen, qui sont des taches jaunes, un peu nuageuses situées au niveau de la rétine. Les méthodes classiques de segmentation n'étant pas efficaces pour l'extraction automatique des drusen, nous introduisons une nouvelle approche adaptative. Nous introduisons un algorithme adaptatif basé sur des transformations issues de la morphologie mathématique. Au calcul de la transformée "maxima h - ∞", nous proposons une définition automatique du paramètre de contraste h. Nous introduisons également une approche avec une fonction h(x) non constante. Le résultat ainsi obtenu fait ressortir les taches en uniformisant le fond. Notre méthode donne des résultats très satisfaisants sur des images typiques

BEN SBEH, Zakaria

COHEN, Laurent D.

COSCAS, Gabriel

MIMOUN, Gérard

SOUBRANE, Gisèle

I-Revues

SEIZIÈME COLLOQUE GRETSI — 15-19 SEPTEMBRE 1997 — GRENOBLE 383
Une Méthode Adaptative pour la Segmentation de Drusen
Zakaria Ben Sbeh.1/, Laurent D. Cohen.1/, Gérard Mimoun.2/, Gabriel Coscas.2/ et Gisèle Soubrane.2/
.1/CEREMADE, U.R.A. CNRS 749, Université Paris 9 - Dauphine 75775 Paris cedex 16, France
Email: zakaria et cohen@ceremade.dauphine.fr
.2/Service d’Ophtalmologie, Hôpital intercommunal, 40 avenue de Verdun, 94010 Creteil, France
RÉSUMÉ
Le but de ce travail est la segmentation automatique d’images d’an-
giographie du fond de l’œil pour extraire les drusen, qui sont des
taches jaunes, un peu nuageuses situées au niveau de la rétine. Les
méthodes classiques de segmentation n’étant pas efficaces pour l’ex-
traction automatique des drusen, nous introduisons une nouvelle ap-
proche adaptative.
Nous introduisons un algorithme adaptatif basé sur des transforma-
tions issues de la morphologie mathématique. Au calcul de la trans-
formée “maxima hÄ1”, nous proposons une définition automatique
du paramètre de contraste h. Nous introduisons également une ap-
proche avec une fonction h.x/ non constante. Le résultat ainsi obtenu
fait ressortir les taches en uniformisant le fond. Notre méthode donne
des résultats très satisfaisants sur des images typiques.
ABSTRACT
The goal of this work is the segmentation of angiographic eye
fundus images in order to extract “drusen”, yellowish deposits at the
retina level. Since classical segmentation methods are not efficient
for the automatic extraction of drusen, we introduce a new adaptive
approach.
We give an adaptive algorithm based on mathematical morphology
transforms. For the “maxima h Ä 1” transform, we propose an
automatic definition of the contrast parameter h. We also introduce
an approach with a non constant function h.x/. The result highlights
the bright blobs over an uniform background.
Our method gives very satisfying results on typical images.
1 Introduction
Les drusen sont des dépots clairs situés au niveau de
l’épithélium pigmentaires rétinien[8]. Les drusen sont les
stades initiaux de la Dégénérescence Maculaire Liée à l’Age
(DMLA) qui est la première cause de cécité légale après cin-
quante ans, dans les pays industrialisés. Les drusen appa-
raissent autour de la cinquantaine et se modifient en nombre
et en taille avec le temps. Ils sont à l’origine de complica-
tion graves notamment d’hémorragie qui entraînent une baisse
très importante de la vision. Le mécanisme exact de l’appari-
tion de ces hémorragies à partir des drusen, n’est pas connu.
Néanmoins la modification de taille, de confluence et de colo-
ration des drusen semble un facteur de risque essentiel. C’est
pourquoi l’étude quantitative des drusen est un problème im-
portant. Les images de fond d’œil étudiées sont obtenues par
angiographie à la fluorescëine. Cette technique visualise les
vaisseaux sanguins grâce à l’injection intraveineuse d’un pro-
duit de contraste. Une caméra couplée avec un logiciel pilote
permet une digitalisation immédiate d’images 1024  1024.
Les exemples présentés correspondent à des régions d’intérêt
256 256.
Nous présentons une méthode pour segmenter facilement
et automatiquement les taches drusen des images d’angiogra-
phie digitalisée du fond de l’œil. Les principales difficultés de
l’extraction des drusen sont des conditions d’éclairement va-
riables, un fond non uniforme et des taches drusen de tailles et
de formes différentes. Notre méthode est basée sur un nouveau
type de transformation adaptative, utilisant des opérateurs de
filtrage et l’extraction de maxima et minima régionaux. En
pratique quotidienne pour un ophtalmologiste, l’extraction au-
tomatique des drusen doit être efficace et fonctionner rapide-
ment sur PC. La priorité à été donnée à la simplicité d’implé-
mentation, tout en étant conscient que des méthodes puissantes
existantes pourraient être efficaces, mais sont trop coûteuses
pour le moment [5, 3, 7, 10, 6]. La méthode de Gerig [4] fonc-
tionnerait efficacement si les drusen étaient toujours de formes
arrondies.
2 Approche Morphologique
Malgré la simplicité apparente du problème, l’extraction
des drusen par méthodes classiques n’est pas performante.
Comme les drusen correspondent à des régions plus claires,
il est naturel d’essayer un simple seuillage pour extraire
ces régions. Cependant, les différentes taches ne sont pas
homogènes et n’ont pas toutes les mêmes teintes de gris. Ainsi,
même avec une détermination empirique du seuil ou une
adaptation locale [8], le résultat n’est pas encore satisfaisant
pour le médecin. Même si un seuillage par hysteresis [2]
donne de meilleurs résultats. Cela est illustré par l’image
de gauche de chaque exemple : même en choisissant le
meilleur seuil, certaines régions sont bien extraites alors que
d’autres sont trop larges ou absentes. La détection de contours
est egalement une methode peu efficace ; de forts gradients
existent à l’intérieur des drusen et le fond de l’image est
traversé par des vaisseaux. De plus, pour certains drusen la
transition avec le fond est parfois trop douce, ne fournissant
pas de contours assez forts. Les outils simples de morphologie
384
FIG. 1 — Images Test : les taches sont bien détectées malgré
les contrastes différents. Les deux premières lignes montrent
l’évolution avec le paramètre h constant qui augmente. Sur la
dernière ligne, le résultat avec determination automatique de
la fonction h.x/ et l’image T . f /.
mathématique, comme les dilatations ou les érosions, ne sont
pas non plus directement utilisables, car les drusen n’ont
pas de taille ou de forme prévisibles. Toutes ces difficultés
soulignent la nécessité d’une approche différente, spécifique
et parfaitement adaptée au problème.
Comme les régions recherchées sont plus claires que le
fond, elles contiennent des maxima locaux. De manière à
rendre la segmentation plus robuste, nous lissons l’image
d’abord. L’idée est alors “d’écraser” l’image pour ne conserver
que les régions drusen sur un fond uniforme. On peut mon-
trer qu’une telle image est obtenue à l’aide d’une dilatation
géodésique itérée. La nouvelle image T(f), appelée Maxima
hÄ1 [9], peut être définie pour une image f et une constante
h par T . f / D f Ä D1f . f Ä h/. Si f et g sont deux fonc-
tions, la dilatation géodésique itérée sur f appliquée à g, no-
tée D1f .g/ est définie par composition infinie de D f sur g avec
D f .g/ D min.D.g/; f / et D.g/ est la dilatation de g avec un
élément structurant donné. La dilatation est itérée jusqu’à ce
qu’il n’y ait plus de variation sur l’image résultat. A chaque
itération, l’opération est accélérée en ne considérant que les
pixels qui ne sont pas saturés (T . f / 6D 0). L’effet de T . f / sur
l’image de départ f est de ramener à 0 tout le fond de l’image
FIG. 2 — Image Test. Remarquer que seules les taches claires
sont détectées.
FIG. 3 — Etapes de l’algorithme sur l’image du haut de la
figure 5. En haut : à gauche D1f . f Ä h/, à droite h, en bas à
gauche T . f / et à droite T . f / seuillée à 0.
et il ne reste que les taches claires qui ressortent (voir bas de
la figure 1). Il suffit donc d’appliquer un seuillage à 0 pour ex-
traire ces régions. C’est le résultat que nous montrons pour les
différentes images.
Les figures 1 et 2 montrent le résultat de notre méthode
sur des images synthétiques. Ici h apparaît comme une valeur
de contraste et le résultat est très dépendant du choix de ce
paramètre. Si h est petit, on obtient de petites régions centrées
sur les maxima régionaux de l’image. Si h augmente, les
régions s’étendent et peuvent se fusionner. La figure 1 montre
l’effet de l’augmentation du paramètre h sur le résultat.
3 Détermination automatique du para-
mètre de contraste h
Nous introduisons deux moyens pour déterminer h automa-
tiquement. Cela permet d’utiliser cette méthode directement
sur des images de types différents (voir figures) sans donner
SEIZIÈME COLLOQUE GRETSI — 15-19 SEPTEMBRE 1997 — GRENOBLE 385
FIG. 4 — Image réelle. A gauche : seuillage par hysteresis, au milieu, notre méthode avec un h constant, à droite, notre méthode
avec un h adaptatif.
de paramètres en entrée. De plus amples détails techniques se-
ront publiés dans [1].
Critère uniforme
La première méthode de determination automatique de
h est basée sur l’utilisation de la définition plus forte
des “maxima régionaux” utilisée en morphologie mathéma-
tique [9]. Une hypothèse raisonnable est de supposer que les
taches drusen contiennent des points qui sont des maxima ré-
gionaux. Cela permet de les distinguer de points clairs qui ne
sont pas dans un drusen, et qui ne sont pas en général des
maxima régionaux. Une moyenne de contraste est calculée à
partir des différences de valeurs entre un maximum régional
et le plus proche minimum régional. Les résultats de l’extrac-
tion automatique sont satisfaisants, comme on peut le voir sur
l’image du milieu des exemples présentés.
Critère adaptatif
Pour améliorer les résultats, nous avons introduit une
seconde manière de définir h comme une fonction de contraste
adaptative h.x/ au lieu d’une constante. Cette fonction est
définie par plateaux constants sur des voisinages centrés sur
des maxima régionaux. La taille de ces voisinages et la valeur
de h sur un plateau utilisent la position relative des maxima et
minima régionaux et le contraste local entre eux. Les résultats
sont meilleurs qu’avec une constante h, comme montré sur
l’image de droite de chaque exemple. Par rapport à la méthode
précédente du critère uniforme, certaines régions qui étaient
trop larges ou même fusionnées, ont pu être extraites.
4 Conclusion
L’expérimentation de cette méthode sur un ensemble
d’images de qualité habituelle, semble très satisfaisante pour
l’ophtalmologiste car elle est automatique, sans réglage de pa-
ramètre, et donne des résultats bien meilleurs qu’un simple
seuillage. Les résultats ont été validés en les comparant aux
résultats du tracé manuel des contours des drusen, par des oph-
talmologistes experts spécialisés en angiographie rétiniennes.
Ceci a été effectué sur une série d’images assez variées, aussi
bien pour le contraste que pour les formes des drusen. Les
étapes suivantes de ce travail comportent : l’extraction automa-
tique de drusen sur une séquence d’images d’un même patient
prises au cours de nombreuses années afin d’analyser de façon
quantitative l’évolution naturelle des drusen. Depister les fac-
teurs de risques, ainsi que les signes annonciateurs des compli-
cations. Le diagnostic à ce stade précoce permettrait peut-être
un traitement efficace pour empêcher la baisse de vision.
Références
[1] Zakaria Ben-Sbeh. PhD thesis, Université Paris IX,
1997. A paraître.
[2] John Canny. A computational approach to edge de-
tection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and
Machine Intelligence, PAMI-8(6) :679–698, November
1986.
[3] Laurent D. Cohen. On active contour models and bal-
loons. Computer Vision, Graphics, and Image Pro-
cessing : Image Understanding, 53(2) :211–218, March
1991.
[4] G. Gerig, G. Szekely, G. Israel, and M. Berger. Detection
and characterization of unsharp blobs by curve evolution.
In Proc. of Information Processing in Medical Imaging
(IPMI’95), Series on Computational Imaging and Vision,
pages 165–176. Kluwer, June 1995.
[5] L. Lifshitz and S. Pizer. A multiresolution hierarchical
approach to image segmentation based on intensity ex-
trema. IEEE Trans on PAMI, 12(6) :529–540, June 1990.
[6] Tony Lindeberg. Scale-space Theory in Computer Vi-
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[7] R. Malladi, J. A. Sethian, and B. C. Vemuri. Shape
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IEEE Trans. on PAMI, 17(2) :158–175, february 1995.
[8] E. Peli and M. Lahav. Drusen measurement from fundus
photographs using computer image analysis. Ophtalmo-
logy, 93(12) :1575–1580, December 1986.
[9] Michel Schmitt and Juliette Mattioli. Morphologie
Mathématique. Masson, 1994.
[10] H. Tek and B. Kimia. Image segmentation by reaction-
diffusion bubbles. In Proc. Fifth IEEE International
Conference on Computer Vision (ICCV’95), pages 156–
162, Cambridge, USA, June 1995.n
386
FIG. 5 — Différents types d’images réelles. A gauche : seuillage par hysteresis, au milieu, notre méthode avec un h constant, à
droite, notre méthode avec un h adaptatif.


Une méthode adaptative pour la segmentation de drusen

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