Programa Doutoral em Engenharia BiomédicaDiabetic retinopathy has been revealed as a serious public health problem in occidental
world, since it is the most common cause of vision impairment among people
of working age. The early diagnosis and an adequate treatment can prevent loss
of vision. Thus, a regular screening program to detect diabetic retinopathy in the
early stages could be efficient for the prevention of blindness. Due to its characteristics,
digital color fundus photographs have been the preferred eye examination
method adopted in these programs. Nevertheless, due to the growing incidence of
diabetes in population, ophthalmologists have to observe a huge number of images.
Therefore, the development of computational tools that can assist the diagnosis is
of major importance. Several works have been published in the recent past years
for this purpose; but an automatic system for clinical practice has yet to come. In
general, these algorithms are used to normalize, segment and extract information
from images to be utilized by classifiers which aim to classify the regions of the
fundus image. These methods are mostly based on global approaches that cannot
be locally adapted to the image properties and therefore, none of them perform as
needed because of fundus images complexity.
This thesis focuses on the development of new tools based on multi-agent approaches,
to assist the diabetic retinopathy early diagnosis. The fundus image automatic
segmentation concerning the diabetic retinopathy diagnosis should comprise both
pathological (dark and bright lesions) and anatomical features (optic disc, blood
vessels and fovea). In that way, systems for the optic disc detection, bright lesions
segmentation, blood vessels segmentation and dark lesions segmentation were implemented
and, when possible, compared to those approaches already described in
literature. Two kinds of agent based systems were investigated and applied to digital
color fundus photographs: ant colony system and multi-agent system composed of
reactive agents with interaction mechanisms between them. The ant colony system
was used to the optic disc detection and for bright lesion segmentation. Multi-agent
system models were developed for the blood vessel segmentation and for small dark
lesion segmentation. The multi-agent system models created in this study are not
image processing techniques on their own, but they are used as tools to improve
the traditional algorithms results at the micro level. The results of all the proposed approaches are very promising and reveal that the systems created perform better
than other recent methods described in the literature.
Therefore, the main scientific contribution of this thesis is to prove that multi-agent
systems based approaches can be efficient in segmenting structures in retinal images.
Such an approach overcomes the classic image processing algorithms that are limited
to macro results and do not consider the local characteristics of images. Hence,
multi-agent systems based approaches could be a fundamental tool, responsible for
a very efficient system development to be used in screening programs concerning
diabetic retinopathy early diagnosis.A retinopatia diabética tem-se revelado como um problema sério de saúde pública
no mundo ocidental, uma vez que é a principal causa de cegueira entre as pessoas
em idade ativa. Contudo, a perda de visão pode ser prevenida através da deteção
precoce da doença e de um tratamento adequado. Por isso, um programa regular
de rastreio e monitorização da retinopatia diabética pode ser eficiente na prevenção
da deterioração da visão. Devido às suas características, a fotografia digital colorida
do fundo do olho tem sido o exame adotado neste tipo de programas. No entanto,
devido ao aumento da incidência da diabetes na população, o número de imagens
a serem analisadas pelos oftalmologistas é elevado. Assim sendo, é muito importante
o desenvolvimento de ferramentas computacionais para auxiliar no diagnóstico
desta patologia. Nos últimos anos, têm sido vários os trabalhos publicados com
este propósito; porém, não existe ainda um sistema automático (ou recomendável)
para ser usado nas práticas clínicas. No geral, estes algoritmos são usados para
normalizar, segmentar e extrair informação das imagens que vai ser utilizada por
classificadores, cujo objetivo é identificar as regiões da imagem que se procuram.
Estes métodos são maioritariamente baseados em abordagens globais que não podem
ser localmente adaptadas às propriedades das imagens e, portanto, nenhum
apresenta a performance necessária devido à complexidade das imagens do fundo do
olho.
Esta tese foca-se no desenvolvimento de novas ferramentas computacionais baseadas
em sistemas multi-agente, para auxiliar na deteção precoce da retinopatia diabética.
A segmentação automática das imagens do fundo do olho com o objetivo de diagnosticar
a retinopatia diabética, deve englobar características patológicas (lesões claras
e escuras) e anatómicas (disco ótico, vasos sanguíneos e fóvea). Deste modo, foram
criados sistemas para a deteção do disco ótico e para a segmentação das lesões claras,
dos vasos sanguíneos e das lesões escuras e, quando possível, estes foram comparados
com abordagens já descritas na literatura. Dois tipos de sistemas baseados em
agentes foram investigados e aplicados nas imagens digitais coloridas do fundo do
olho: sistema de colónia de formigas e sistema multi-agente constituído por agentes
reativos e com mecanismos de interação entre eles. O sistema de colónia de formigas
foi usado para a deteção do disco ótico e para a segmentação das lesões claras. Modelos de sistemas multi-agente foram desenvolvidos para a segmentação dos vasos
sanguíneos e das lesões escuras. Os modelos multi-agentes criados ao longo deste
estudo não são por si só técnicas de processamento de imagem, mas são sim usados
como ferramentas para melhorar os resultados dos algoritmos tradicionais no baixo
nível. Os resultados de todas as abordagens propostas são muito promissores e revelam
que os sistemas criados apresentam melhor performance que outras abordagens
recentes descritas na literatura.
Posto isto, a maior contribuição científica desta tese é provar que abordagens baseadas
em sistemas multi-agente podem ser eficientes na segmentação de estruturas em imagens
da retina. Uma abordagem deste tipo ultrapassa os algoritmos clássicos de
processamento de imagem, que se limitam aos resultados de alto nível e não têm em
consideração as propriedades locais das imagens. Portanto, as abordagens baseadas
em sistemas multi-agente podem ser uma ferramenta fundamental, responsável pelo
desenvolvimento de um sistema eficiente para ser usado nos programas de rastreio
e monitorização da retinopatia diabética.Work supported by FEDER funds through the "Programa Operacional Factores de Competitividade – COMPETE" and by national funds by FCT- Fundação para a Ciência e a Tecnologia. C. Pereira thanks the FCT for the SFRH / BD / 61829 / 2009 grant
