Förhållandet mellan förändringar i retinal kärlmorfologi och debut och progression av sjukdomar som diabetes, hypertoni och prematura retinopati (ROP) har varit föremål för flera storskaliga kliniska studier. Svårigheten att kvantifiera förändringar i näthinnans kärl på ett tillräckligt snabbt, korrekt och repeterbart sätt har begränsat tillämpningen av de insikter som axlats från dessa studier till klinisk praxis. Detta papper presenterar en ny algoritm för effektiv detektion och mätning av näthinnekärl, vilket är tillräckligt allmänt för att det kan tillämpas på både låga och hög upplösning foundus fotografier och fluorescein angiogram vid justering av endast ett fåtal intuitiva parametrar. För det första beskriver vi den enkla strategin för segmentering av fartyg, formulerad på wavelets språk, som används för snabb upptäckt av fartyg. När den valideras med hjälp av en allmänt tillgänglig databas med retinala bilder, uppnår denna segmentering en verklig positiv frekvens på 70.27%, falsk positiv frekvens på 2,83%, och noggrannhetspoäng på 0.9371. Fartygets kanter är då mer exakt lokaliserade med hjälp av bildprofiler som beräknas vinkelrätt över en spline som passar varje upptäckt fartygs centrumlinje, så att både lokala och globala förändringar i fartygets diameter lätt kan kvantifieras. Med hjälp av en andra bilddatabas visar vi att diametrarna från vår algoritm visar god enighet med de manuella mätningar som görs av tre oberoende observatörer. Vi drar slutsatsen att den förbättrade hastighet och generalitet som erbjuds av vår algoritm uppnås utan att offra noggrannhet. Algoritmen implementeras i MATLAB tillsammans med ett grafiskt användargränssnitt, och vi har gjort källkoden fritt tillgänglig.
Bankhuvud m.fl. I REF föreslogs en algoritm för effektiv detektion och mätning av näthinnekärl från både låg- och högupplösta fondusbilder och fluoresceinangiogram.
Fast Retinal Vessel Detection and Measurement Using Wavelets and Edge Location Refinement
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}