Метод выделения области макулярного отёка с использованием данных оптической когерентной томографии
Автор: Ильясова Наталья Юрьевна, Демин Никита Сергеевич, Широканев Александр Сергеевич, Куприянов Александр Викторович, Замыцкий Евгений Андреевич
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов
Статья в выпуске: 2 т.44, 2020 года.
Бесплатный доступ
В работе предложен метод выделения области диабетического макулярного отёка на изображениях глазного дна на основе анализа данных оптической когерентной томографии. Актуальность работы обусловлена необходимостью создания систем поддержки проведения операций лазерокоагуляции для повышения её эффективности. В основе предложенного подхода лежит набор методов и алгоритмов сегментации изображений, поиска особых точек и составления их дескрипторов. Алгоритм Кэнни применяется для поиска границы между стекловидным телом и сетчаткой на изображениях оптической когерентной томографии. Метод сегментации, основанный на алгоритме Краскала построения минимального остовного дерева взвешенного связного неориентированного графа, используется для выделения области сетчатки до пигментного слоя на изображении. С использованием полученных результатов сегментации была построена карта толщины сетчатки глаза и её отклонений от нормы. В ходе проведенных исследований были подобраны оптимальные значения параметров в алгоритмах Кэнни и графовой сегментации, позволяющие достичь ошибки сегментации в размере 5 %. Были рассмотрены методы SIFT, SURF и AKAZE для наложения рассчитанных карт толщины сетчатки глаза и её отклонений от нормы на изображение глазного дна. В случаях, когда вместе с данными оптической когерентной томографии предоставлен снимок с фундус-камеры аппарата оптической когерентной томографии, с помощью метода SURF возможно точное совмещение с изображением глазного дна.
Лазерная коагуляция, глазное дно, диабетическая ретинопатия, изображения окт, графовая сегментация изображений, дескрипторы sift
Короткий адрес: https://sciup.org/140247095
IDR: 140247095 | DOI: 10.18287/2412-6179-CO-691
Method for selection macular edema region using optical coherence tomography data
The paper proposes a method for selection the region of diabetic macular edema in fundus images using OCT data. The relevance of the work is due to the need to create support systems for laser coagulation to increase its effectiveness. The proposed algorithm is based on a set of image segmentation methods, as well as searching for specific points and compiling their descriptors. The Canny method is used to find the boundary between the vitreous body and the retina in OCT images. The segmentation method, based on the Kruskal algorithm for constructing the minimum spanning tree of a weighted connected undirected graph, is used to select the retina to the pigment layer in the image. Using the results of segmentation, a map of the thickness of the retina of the eye and its deviation from the norm were constructed. In the course of the research, the optimal parameter values were selected in the Canny and graph segmentation algorithms, which allow to achieve a segmentation error of 5 %. SIFT, SURF, and AKAZE methods were considered for superimposing calculated maps of the retina thickness and its deviation from the norm on the fundus image. In cases where a picture from the fundus camera of the OCT apparatus is provided along with OCT data, using the SURF method, it is possible to accurately combine with the fundus image.
Список литературы Метод выделения области макулярного отёка с использованием данных оптической когерентной томографии
- Дога, А.В. Современные аспекты диагностики и лечения диабетического макулярного отека / А.В. Дога, Г.Ф. Качалина, Е.К. Педанова, Д.А. Буряков // Сахарный диабет. - 2014. - Том. 17, №. 4. - С. 51-59. - DOI: 10.14341/DM2014451-59
- Whiting, D.R. IDF diadetes atlas: global estimates of the prevalence of diabetes for 2011 and 2030 / D.R. Whiting, [et al.] // Diabetes Research and Clinical Practice. - 2011. - Vol. 94, Issue 3. - P. 311-321
- Братко, Г.В. К вопросу о ранней диагностике и частоте встречаемости диабетического макулярного отека и формировании групп риска его развития / Г.В. Братко, В.В. Черных, О.В. Сазонова // Сибирский научный медицинский журнал. - 2015. - Т. 35, № 1. - С. 33-36
- Замыцкий, Е.А. Лазерное лечение диабетического макулярного отека / Е.А. Замыцкий // Аспирантский вестник Поволжья. - 2015. - № 1-2. - С. 74-80
- Амиров, А.Н. Диабетический макулярный отёк: эпидемиология, патогенез, диагностика, клиническая картина, лечение / А.Н. Амиров, Э.А. Абдулаева, Э.Л. Минхузина // Казанский медицинский журнал. - 2015. - Т. 96, № 1. - С. 70-74
- Исхакова, А.Г. Результаты клиникоэкономического анализа лечения больных диабетической ретинопатией с макулярным отеком / А.Г. Исхакова // Аспирантский вестник Поволжья. - 2014. - № 1. - С. 96-98
- Уманец, Н.Н. Интравитреальное введение ранибизумаба как метод лечения больных кистозным диабетическим макулярным отеком / Н.Н. Уманец, З.А. Розанова, А. Махер // Офтальмологический журнал. - 2013. - № 2. - С. 56-60
- Астахов, Ю.С. Современные подходы к лечению диабетического макулярного отека / Ю.С. Астахов, Ф.Е. Шадричев, М.И. Красавина, Н.Н. Григорьева // Офтальмологические ведомости. - 2009. - № 4. - С. 59-69
- Ober, M.D. Time required for navigated macular laser photocoagulation treatment with the Navilas® / M.D. Ober, [et al.] // Graefe's Archive for Clinical and Experimental Ophthalmology. - 2013. - Vol. 251, Issue 4. - P. 1049-1053
- Ильясова, Н.Ю. Технология интеллектуального отбора признаков для системы автоматического формирования плана коагулятов на сетчатке глаза / Н.Ю. Ильясова, А.С. Широканев, А.В. Куприянов, Р.А. Парингер // Компьютерная оптика. - 2019. - Т. 43, № 2. - С. 304-315. -
- DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-2-304-315
- Ilyasova, N. Coagulate map formation algorithms for laser eye treatment / N. Ilyasova, D. Kirsh, R. Paringer, A. Kupriyanov, A. Shirokanev, E. Zamycky // 3rd International Conference on Frontiers of Signal Processing, ICFSP 2017. - P. 120-124
- Ilyasova, N.Yu. Regions of interest in a fundus image selection technique using the discriminative analysis methods / N.Yu. Ilyasova, R.A. Paringer, A.V. Kupriyanov. - In: Computer vision and graphics. ICCVG 2016 / ed. by L.J. Chmielewski, A. Datta, R. Kozera, K. Wojciechowski. - Cham: Springer, 2016. - P. 408-417
- Ilyasova, N.Yu. A modified technique for smart textural feature selection to extract retinal regions of interest using image pre-processing / N.Yu. Ilyasova, A.S. Shirokanev, R.A. Paringer, A.V. Kupriyanov, A.V. Zolotarev // Journal of Physics: Conference Series. - 2018. - Vol. 1096. - 012095
- Sonka, M.Quantitative analysis of retinal OCT / M. Sonka // Medical Image Analysis. - 2016. - Vol. 33. - P. 165-169
- Dufour, P.A. Graph-based multi-surface segmentation of OCT data using trained hard and soft constraints / P.A. Dufour, L. Ceklic, H. Abdillahi, S. Schroder, S. De Dzanet, U. Wolf-Schnurrbusch, J. Kowal // IEEE Transactions on Medical Imaging. - 2013. - Vol. 32, Issue 3. - P. 531-543
- Karri, S. Learning layer-specific edges for segmenting retinal layers with large deformations / S. Karri, D. Chakraborthi, J. Chatterjee // Biomedical Optics Express. - 2016. - Vol. 7, Issue 7. - P. 2888-2901
- Canny, J. A computational approach to edge detection / J. Canny // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 1986. - Vol. PAMI-8, Issue 6. - P. 679-698
- Felzenszwalb, P. Efficient graph-based image segmentation / P. Felzenszwalb, D. Huttenlocher // International Journal of Computer Vision. - 2004. - Vol. 59, Issue 2. - P. 167-181
- Kruskal, B. On the shortest spanning subtree of a graph and the traveling salesman problem / B. Kruskal // Proceedings of the American Mathematical Society. - 1956. -Vol. 7, No 1. - P. 48-50
- Lowe, D.G. Object recognition from local scale-invariant features / D.G. Lowe // Proceedings of the International Conference on Computer Vision. - 1999. - Vol. 2. - P. 1150-1157
- Bay, H. Speeded up robust features (SURF) / H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars, L. Van Gool // Computer Vision and Image Understanding (CVIU). - 2008. - Vol. 110, Issue 3. - P. 346-359
- Alcantarilla, P. KAZE features / P. Alcantarilla, A. Bartoli, A. Davison // European Conference on Computer Vision. - 2012. - Vol. 4. - P. 214-227
