Impacto de la coherencia de la imagen de los vasos retinianos en la segmentación de los vasos sanguíneos retinianos
Autores: S, Alqahtani Saeed; Soomro, Toufique A.; Jandan, Nisar Ahmed; Ali, Ahmed; Irfan, Muhammad; Rahman, Saifur; Aldhabaan, Waleed A.; Khairallah, Abdulrahman Samir; Abuallut, Ismail
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Impacto de la coherencia de la imagen de los vasos retinianos en la segmentación de los vasos sanguíneos retinianos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Segmentación de vasos retinianos
Coherencia
Sensibilidad
Módulo de preprocesamiento
Filtrado de difusión anisotrópica
Segmentación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 47
Citaciones: Sin citaciones
La segmentación de vasos retinianos es fundamental para detectar los vasos sanguíneos retinianos en diversas enfermedades oculares, y se requiere un método informático consistente para el tamizaje automático de trastornos oculares. Muchos métodos de segmentación de vasos sanguíneos retinianos se han implementado, pero estos métodos solo han producido precisión y falta de buena sensibilidad debido a la coherencia de la segmentación de vasos sanguíneos retinianos. Otro factor principal de baja sensibilidad es la técnica adecuada para manejar el problema de contraste de baja variación. En este estudio, se propuso una técnica de cinco pasos para evaluar el impacto de la coherencia de los vasos sanguíneos retinianos en la segmentación de vasos sanguíneos retinianos. La técnica propuesta para los vasos sanguíneos retinianos involucraba cuatro pasos y se conoce como el módulo de preprocesamiento. Estas cuatro etapas del módulo de preprocesamiento manejan el proceso de la imagen retiniana en la primera etapa, resuelven problemas de iluminación desigual y ruido utilizando operaciones morfológicas en la segunda etapa, y convierten la imagen a escala de grises utilizando análisis de componentes principales (PCA) en el tercer paso. El cuarto paso es el paso principal que contribuye a la coherencia de los vasos sanguíneos retinianos utilizando filtrado de difusión anisotrópica y probando sus diferentes esquemas para obtener una imagen coherente mejorada en el filtrado de difusión anisotrópica optimizado. El último paso incluyó umbrales dobles con técnicas de reconstrucción de imágenes morfológicas para producir una imagen segmentada del vaso. El rendimiento del método propuesto se validó en la base de datos disponible públicamente llamada DRIVE y STARE. Los valores de sensibilidad de 0,811 y 0,821 en STARE y DRIVE respectivamente cumplen y superan a otros métodos existentes, y los valores de precisión comparables de 0,961 y 0,954 en las bases de datos STARE y DRIVE a métodos existentes. Este nuevo método propuesto para la segmentación de vasos sanguíneos retinianos puede ayudar a los expertos médicos a diagnosticar enfermedades oculares y recomendar tratamiento de manera oportuna.
Descripción
La segmentación de vasos retinianos es fundamental para detectar los vasos sanguíneos retinianos en diversas enfermedades oculares, y se requiere un método informático consistente para el tamizaje automático de trastornos oculares. Muchos métodos de segmentación de vasos sanguíneos retinianos se han implementado, pero estos métodos solo han producido precisión y falta de buena sensibilidad debido a la coherencia de la segmentación de vasos sanguíneos retinianos. Otro factor principal de baja sensibilidad es la técnica adecuada para manejar el problema de contraste de baja variación. En este estudio, se propuso una técnica de cinco pasos para evaluar el impacto de la coherencia de los vasos sanguíneos retinianos en la segmentación de vasos sanguíneos retinianos. La técnica propuesta para los vasos sanguíneos retinianos involucraba cuatro pasos y se conoce como el módulo de preprocesamiento. Estas cuatro etapas del módulo de preprocesamiento manejan el proceso de la imagen retiniana en la primera etapa, resuelven problemas de iluminación desigual y ruido utilizando operaciones morfológicas en la segunda etapa, y convierten la imagen a escala de grises utilizando análisis de componentes principales (PCA) en el tercer paso. El cuarto paso es el paso principal que contribuye a la coherencia de los vasos sanguíneos retinianos utilizando filtrado de difusión anisotrópica y probando sus diferentes esquemas para obtener una imagen coherente mejorada en el filtrado de difusión anisotrópica optimizado. El último paso incluyó umbrales dobles con técnicas de reconstrucción de imágenes morfológicas para producir una imagen segmentada del vaso. El rendimiento del método propuesto se validó en la base de datos disponible públicamente llamada DRIVE y STARE. Los valores de sensibilidad de 0,811 y 0,821 en STARE y DRIVE respectivamente cumplen y superan a otros métodos existentes, y los valores de precisión comparables de 0,961 y 0,954 en las bases de datos STARE y DRIVE a métodos existentes. Este nuevo método propuesto para la segmentación de vasos sanguíneos retinianos puede ayudar a los expertos médicos a diagnosticar enfermedades oculares y recomendar tratamiento de manera oportuna.