Populationsscreening för syn hotande sjukdomar baserade på fundus avbildning är på plats eller betraktas över hela världen. De flesta befintliga program är fokuserade på en specifik sjukdom och bygger på manuell läsning av bilder, även om automatiserade bildanalys baserade lösningar håller på att utvecklas. Exudates och drusen är ljusa lesioner som indikerar mycket olika sjukdomar, men kan verka vara liknande. Att skilja dem åt är av intresse för att öka screeningprestandan. I detta dokument presenterar vi en Bag of Words metod som kan användas för att utforma ett system som kan spela den dubbla rollen av innehållsbaserad hämtning (av bilder med exudat eller drusen) system och ett beslutsstödsystem för att ta itu med problemet med ljus lesion diskriminering. Tillvägagångssättet består av en ny uppdelning av en bild i patchar från vilka färg, textur, kant och granulometri baserade funktioner extraheras för att bygga en ordbok. En påse Words approach används sedan för att hjälpa till att hämta bilder som matchar en frågebild samt härleda ett beslut om vilken typ av ljus lesion i den givna (query) bilden. Detta tillvägagångssätt har genomförts och testats på en kombination av offentliga och lokala datauppsättningar med 415 bilder. Arean under kurvan för bildklassificering är 0,90 och hämtad precision är 0,76. 1. Vad är det för fel på dig? INLEDNING Diabetesretinopati (DR) och åldersrelaterad Macular Degeneration (AMD) är bland de främsta orsakerna till irreversibel blindhet i världen. I det tidiga skedet, DR kännetecknas av röda och ljusa lesioner (kallas exsudat) som visas som ljusa, reflekterande, vita eller grädde färgade lesioner i färg fondus bilder. AMD kännetecknas främst av drusen som visas som små gula eller vita fläckar som ligger i hela fonden men mer så i macular regionen. Således både drusen och exudates har mycket till utseende. Detta är en potentiell källa till problem för läsare eller en datorstödd diagnostik (CAD) verktygsbaserad screening scenario utformad för DR. CAD lösningar behövs för att hjälpa till att skilja mellan de ljusa lesioner. Detta kan göras genom att utforma ett system som i) klassificerar en given ljus lesion bild som att ha exudates eller drusen eller ii) hämtar liknande ser bilder från samlingen av screening programmet tillsammans med etiketter som ges av experter. Ett system som kan göra båda är attraktivt eftersom det möjliggör flexibilitet i den typ av slutanvändning som kan stödjas. Vi använder en Bag of Words (BoW) strategi för problemet och erbjuder en lösning som resulterar i både hämtning och klassificering av en given (query) bild med ljusa skador. [1, 2, 3] förlitar sig på korrekt segmentering av lesioner för bildnivå beslut mellan drusen och exudates. Därför kan dessa metoder lida på grund av brist på befintliga exakta lesion detektionsmetoder. Dessutom är automatisk upptäckt av MA och mörka lesioner för kontextuell information i sig en utmanande uppgift. Under [4] antas ett nätbaserat tillvägagångssätt för att lösa detta problem. Bearbetning av ett stort antal bildlappar ökar dock beräkningsbelastningen. Dessutom är rutnätets storlek densamma mellan bilder som kan ha olika upplösning och orientering. CBIR-baserade metoder har undersökts för att upptäcka och iscensätta diabetisk makulaödem [5, 6, 7], särskilja AMD från Stargardts sjukdom [8] samt skilja mellan proliferativ, icke-proliferativ DR och AMD [9]. Alla dessa metoder delar upp bilden i regioner och utför en lokal analys för att indexera en given bild med de regioner som valts att vara anatomiskt meningsfulla [10, 9]. Analysen baseras på funktioner som sträcker sig från lokala binära mönster (LBP) [5] till AM-FM [9, 8] som extraheras med eller utan segmentering av lesion. Vi presenterar en CBIR-baserad metod för att identifiera och hämta bilder med drusen eller exudates. 3. Vad är det som händer? METODER Rörledningen för det föreslagna systemet visas i figur 1. Inmatningsbilden är uppdelad i patchar med hjälp av makula och optisk disk (OD) som referenskoordinater. Nästa en uppsättning funktioner extraheras från varje bild patch för att hjälpa till att skilja mellan normala, exsudera och drusen patcher och används för att bygga en
Grinsven m.fl. REF har föreslagit att BOW-metoden ska användas för att hämta och klassificera bilder med ljusa skador, nämligen drusen och exsudat.
A Bag of Words approach for discriminating between retinal images containing exudates or drusen
{'venue': '2013 IEEE 10th International Symposium on Biomedical Imaging', 'journal': '2013 IEEE 10th International Symposium on Biomedical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}