Ikica, Andrej

Ikica, Branko

Prelesnik, Uroš

Repository of University of Primorska

627Strokovni prispevek/Professional articleAVTOMATSKO ODKRIVANJE EKSKAVACIJE VIDNEGAŽIVCA PRI DIAGNOSTICIRANJU GLAVKOMATHE AUTOMATIC MEASUREMENT OF PAPILLA EXCAVATION IN FUNDUS IMAGESAndrej Ikica1, Uroš Prelesnik2, Branko Ikica11 Iks d. o. o., Obrtniška cesta 11a, 1420 Trbovlje2 Zdravstveni dom Trbovlje, Rudarska cesta 9, 1420 TrbovljePrispelo 2005-04-04, sprejeto 2005-05-10; ZDRAV VESTN 2005; 74: 627–30Ključne besede: glavkom; ekskavacija papile; računalniškivid; avtomatsko odkrivanje vidnega živca; avtomatsko odkri-vanje ekskavacijeIzvleček – Izhodišča. Slike očesnih ozadij vsebujejo vizualnoinformacijo, ki oftalmologu pomaga pri diagnosticiranju šte-vilnih bolezni, med drugim tudi glavkoma. Z merjenjem raz-merja C/D, t.j. razmerja ekskavacije in premera papile vidne-ga živca, lahko postavimo sum na glavkomsko bolezen. Sku-paj z ostalimi znaki (očesni tlak, vidno polje, pregled zakotja)diagnosticiramo glavkom in v primeru dovolj zgodnje dia-gnoze lahko bolezen učinkovito nadzorujemo.Metode. V članku opisujemo metodo za avtomatsko odkriva-nje vidnega živca ter njegovo ekskavacijo. Pri delu smo upo-rabili splošno znane postopke računalniškega vida in neka-tere priredili posebej za reševanje opisanega problema. Takosmo za odkrivanje vidnega živca uporabili Gauss-Newtono-vo metodo iterativno, pri kateri z vsako ponovitvijo doseže-mo boljši približek.Rezultati in zaključki. Pri delu smo uporabili 39 slik očesnihozadij. Odkrivanje vidnega živca je uspelo v 33 primerih, kismo jih uporabili pri nadaljnjem odkrivanju ekskavacije. Eks-kavacija je bila pravilno odkrita v vseh primerih. Dobljenirezultati so obetavni in spodbudni za nadaljnje delo na pod-ročju računalniške diagnostike.Key words: glaucoma; optic disc cup; computer vision; auto-matic optic disc detection; automatic optic disc cup detectionAbstract – Background. Fundus images contain visual in-formation that can help an ophthalmologist diagnose severaldiseases, including glaucoma. The latter can be easily detec-ted by measuring the optic disc cup in fundus images. Theoptic disc cup is defined as a C/D ratio, a ratio between thecup diameter and the optic disc diameter.Methods. In this paper we present a system for an automaticoptic disc detection and an automatic C/D measurementwhich facilitates glaucoma diagnosis made by the ophthalmo-logist. We have used standard computer vision methods andmodified some of them to obtain better results.Results and conclusions. Described methods were tested on aset of 39 fundus images. Optic disc area was successfully de-tected in 33 cases. Detection of cupping was 100% successful.The results are very promising and represent a good starting-point for further development in computer-assisted diagnos-tics.UvodV okulistični ordinaciji Zdravstvenega doma Trbovlje je na-meščena fundusna kamera Topcon NW100 za slikanje oče-snih ozadij (sl. 1). Na sliki se v črnem kvadratku nahaja vidniživec ovalne oblike.Slike očesnih ozadij služijo oftalmologu kot odličen pripomo-ček pri diagnosticiranju številnih bolezni, med drugim tudiglavkoma. Pri diagnosticiranju slednjega si pomagamo z do-ločitvijo ekskavacije, saj je ta bolj ali manj izražena. Normalnavrednost ekskavacije je nekje med 0,3 in 0,41 . Potrebno je ome-niti, da je med zdravo populacijo velika variabilnost v veliko-sti papile. Razmerje C/D (cup/disc) ima omejeno vrednost inSl. 1. Slika očesnega ozadja.Figure 1. Fundus image.1 Vrednost ekskavacije, ki leži zunaj mejnih vrednosti, še ni nujno patološka!ZDRAV VESTN 2005; 74: 627–30628 ZDRAV VESTN 2005; 74ga je potrebno interpretirati vedno z velikostjo papile. V epi-demioloških raziskavah so ugotovili razmerje C/D, večje kot0,6 pri manj kot 5% zdrave populacije.Namen raziskovalnega dela je postavitev računalniškega si-stema, ki bi oftalmologu omogočil kvantitativno vrednotenjeekskavacije in omogočil boljše spremljanje.MetodeAvtomatsko odkrivanje vidnega živcaVidni živec je najsvetlejši in najočitnejši del očesnega ozadja.Vanj vstopajo žile. Je ovalne oblike. S poskusi smo ugotovili,da je najbolj viden v komponenti M (angl. magenta) barvne-ga modela CMY (angl. cyan, magenta, yellow). Zato sliko naj-prej pretvorimo iz barvnega modela RGB (angl. red, green,blue) v model CMY Nadaljnje procesiranje izvajamo v ome-njeni komponenti.Na sliki, ki jo obdelujemo, najprej poiščemo območje, kjer senajverjetneje nahaja vidni živec. To storimo tako, da vzame-mo 5% najsvetlejših slikovnih elementov in jih združimo vgruče2 (angl. cluster). Iz originalne slike izrežemo sličico veli-kosti 100 × 100 slikovnih elementov, katere center sovpada stežiščem največje gruče. Slika velikosti 100 × 100 slikovnihelementov vstopa v nadaljnjo obdelavo.Odkrivanje vidnega živca je močno povezano z iskanjem op-timalnega kroga v množici ravninskih točk3. Uporabili smoGauss-Newtonovo metodo, ki je natančneje opisana v nadalje-vanju.Odkrivanje vidnega živca z Gauss-Newtonovo metodoObdelano sliko velikosti 100 × 100 slikovnih elementov naj-prej filtriramo, nato pa na njej s Cannyjevim detektorjem ro-bov poiščemo slikovne elemente, ki ustrezajo robovom (glejsl. 3).Dobljeni robovi poleg robov vidnega živca vsebujejo tudi osta-le robove (žile, eksudati ipd.). Ker Gauss-Newtonova metodanajde krožnico, ki se optimalno prilagaja vsem točkam (ne lerobovom vidnega živca), se dobljena krožnica ne ujema z vi-dnim živcem (glej sl. 4).Sl. 2. Primer patologije.Figure 2. Example of patology.2 Gruča je definirana kot množica slikovnih elementov, ki se dotikajo svojegasoseda.3 Omenjena tematika, ki spada v področje optimizacije, presega obseg te raz-prave, zato se v podrobnosti ne bomo spuščali.Sl. 3. Detektirani robovi.Figure 3. Detected edges.Sl. 4. Začetni približek.Figure 4. Starting approximation.Sl. 5. Prva iteracija.Figure 5. First iteration.Opazimo, da kljub neujemanju dobljene krožnice z vidnimživcem le-ta vseeno leži v njegovi neposredni bližini in jo lah-ko uporabimo kot zadovoljiv začetni približek. Ker se želimo629z zaporedjem iteracij čimbolj približati dejanskemu robu vi-dnega živca, se problema lotimo na naslednji način. Na vsa-kem koraku poiščemo robove le znotraj kolobarja, ki ga na-penja dobljena krožnica in ki ga ob vsaki iteraciji zožimo. Kersmo z vsako ponovitvijo bliže resničnemu robu vidnega živ-ca, lahko na vsakem koraku zmanjšujemo tudi prag detektor-ja robov. S tem najdemo tudi manj intenzivne dele vidnegaživca, hkrati pa se izognemo detekciji nepotrebnih žil, saj jekolobar čedalje ožji. Zapišimo povedano z algoritmom:1. Postavi začetni prag detektorja robov na vrednost t.2. Postavi toleranco kolobarja4 na 0,25.3. Najdi robove in generiraj začetno rešitev – krožnico.4. Ponavljaj, dokler ni dosežen robni pogoj:a) najdi robove znotraj kolobarja in poišči krožnico(Gauss-Newtonova metoda), ki se jim nabolje prilega;b) postavi:t ← t – 0,04 ⋅ ttolk ← tolk – 0,02 ⋅ tolkOdkrivanje okvare papileIskanje okvare vidnega živca je preprosto. Znotraj območja,ki ustreza vidnemu živcu, poiščemo najsvetlejši slikovni ele-ment. Ta služi kot informacija o intenziteti slikovnih pikslov,ki pripadajo okvari. Če ima najsvetlejši slikovni element vi-dnega živca intenziteto imax, ustrezajo okvari vidnega živca vsislikovni elementi, katerih intenziteta ustreza pogoju i ≥ 0,95 ⋅imax. Primer detekcije okvare vidnega živca je na sliki 7.Merjenje razmerja C/DEkskavacija papile je opredeljena kot razmerje med preme-rom ekskavacije in premerom celotne papile. Določitev pre-mera vidnega živca ustreza polmeru krožnice, ki ga obdaja.Pri okvari vidnega živca pa je dolžino težje določiti. Ker jeekskavacija najpogosteje nepravilne oblike, smo kot dolžinookvare definirali premer množice slikovnih elementov, kiustrezajo okvari. Primer premera okvare je prikazan v zelenibarvi na sliki 7. Na podlagi vrednosti razmerja dolžin okarak-teriziramo sliko z enim od razredov: bp, sum in patologija.RezultatiMetode smo preizkusili na 39 slikah očesnih ozadij. Rezultatiso prikazani v razpredelnici 1. Obkljukani stolpec predstavljaslike, pri katerih je detekcija uspela, stolpec s križcem pa pred-stavlja neuspele primere.Detekcija papile vidnega živca ni uspela v 6 primerih, ki soustrezali levemu in desnemu očesnemu ozadju treh različnihbolnikov. V prvem primeru detekcija ni uspela zaradi slabeintenzitete roba vidnega živca, v drugem primeru zaradi barv-nega neujemanja slike z ostalimi učnimi primeri, v tretjem pri-meru pa je bil vidni živec nepravilne oblike in močno preple-ten z žilami.Razpr. 1. Rezultati detekcije papile in detekcije ekskavacije.Table 1. Results of optic disc and cup detection.9 + SkupajTotalDetekcija papile / Papilla detection 33 6 39Detekcija ekskavacije / Detection of excavation 32 1* 33Metoda odkrivanja ekskavacije se izkaže za zelo učinkovito,saj je v vseh primerih pravilno odkrila ekskavacijo. Kot števi-lo neuspešno odkritih ekskavacij je zapisano število 1*. S temsmo želeli poudariti, da je ekskavacija z algoritmičnega stali-šča sicer pravilno odkrita, s stališča oftalmologa, ki je pri po-stavitvi diagnoze upošteval tudi druge parametre (zavitost žil),pa je predel okvare v resnici veliko večji.Porazdelitev izračunanih ekskavacij je prikazana na sliki 8.Z rdečo so označeni primeri, ki jih je oftalmolog rangiral vpatološki razred, z zeleno primeri suma na glavkom in s črnobarvo vsi ostali primeri (b. p.). Rdeča premica ima naklon 0,44in je meja med patološkimi in sumljivimi očesnimi ozadji, ze-lena premica pa ima naklon 0,375 in je meja med sumljivimiin normalnimi (b. p.) očesnimi ozadji. S primerjavo izračuna-nih ekskavacij in oftalmologovih diagnoz smo določili mejnevrednosti ekskavacij, ki jih uporabimo pri grupiranju slik oče-snih ozadij v razrede. Vrednosti so prikazane v razpredelnici2.Razpr. 2. Mejne vrednosti ekskavacij.Table 2. Borderline values of optic cup.Ekskavacija (e)Excavation (e)b. p. / Normal e < 0,375Sum na glavkom / Glaucoma suspicion 0,375 < = e < = 0,44Patologija / Pathology e > 0,44Sl. 6. Dvajseta iteracija.Figure 6. The twentieth iteration.4 Naj bosta dana toleranca kolobarja tolk in polmer R. Potem sta minimalni inmaksimalni polmer kolobarja enaka l – tolk ⋅ R in l + tolk ⋅ R.Sl. 7. Okvara vidnega živca.Figure 7. Optic disc damage.IKICA A, PRELESNIK U, IKICA B. AVTOMATSKO ODKRIVANJE EKSKAVACIJE VIDNEGA ŽIVCA PRI DIAGNOSTICIRANJU GLAVKOMA630 ZDRAV VESTN 2005; 74Sl. 8. Porazdelitev ekskavacij.Figure 8. Distribution of cupping.Razpravljanje in zaključkiNamen članka je proučiti metode za avtomatsko računalni-ško odkrivanje ekskavacije vidnega živca, ki bi oftalmologupomagale pri natančnejši določitvi ekskavacije. Dobljeni re-zultati so spodbudni, vendar bo potrebno metode preizkusitina večji množici slik očesnih ozadij. Predvsem bo potrebnozagotoviti višji odstotek pravilno odkritih vidnih živcev.Razvoj bo potekal v dveh smereh. Prva bo detekcija elipsastihvidnih živcev. Za odkrivanje krogov in ne elips smo se odlo-čili, ker ima vidni živec skoraj v vseh primerih bolj ali manjobliko krožnice. V nekaterih, sicer redkih primerih (astigma-tizem), pa se pojavlja tudi elipsasta oblika vidnega živca.Druga smer razvoja bo odstranitev vpliva žil, ki močno ovira-jo potek iskanja optimalne krožnice. Velikokrat se zgodi, daje intenziteta robov žil večja od intenzitete roba vidnega živ-ca, kar povzroči, da rešitev konvergira proti krvnim žilam.Kljub obetavnim rezultatom bo sistem služil le kot pripomo-ček oftalmologu in bo deloval pod njegovim nadzorom. Oče-snega ozadja in bolnika nasploh se ne da opisati s popolno-ma zanesljivim matematičnim modelom, potrebne so izkuš-nje in oftalmologov občutek, ki poda končno diagnozo.Literatura1. Li H, Chutatape O. Fundus image features extraction. Proceedings of the 22ndAnnual EMBS International Conference; 2000 July 23-28; Chicago, USA.2. Chernov N, Lesort C. Least squares fitting of circles and lines. January 1,2003. Dosegljivo na: http://arxiv.org/abs/cs/03010013. Gander W, Golub GH, Strebel R. Least-squares fitting of circles and ellipses.Dosegljivo na: http://www.ulb.ac.be/assoc/bms/Bulletin/sup962/gander.pdf4. Kanski JJ. Clinical ophthalmology. Second ed. London: Butterworth-Heine-mann; 1993.5. Čupak K. Oftalmologija. Zagreb: Nakladni zavod Globus; 1994.

The automatic measurment of papilla excavation in fundus images

http://www.dlib.si/stream/URN:NBN:SI:doc-E0CMVM63/027601f9-c8cd-48f7-834e-3fc83c0af326/PDF

The automatic measurment of papilla excavation in fundus images

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Repository of University of Primorska