Tese
Técnicas de Aprendizado de Máquinas na Segmentação Automática de Vasos Sanguíneos da Retina
Machine Learning Techniques in Automatic Segmentation of Retinal Blood Vessels
Registro en:
Autor
Santos, Jucelino Cardoso Marciano dos
Institución
Resumen
The images of retinographies, or images of the fundus of the eye, are obtained
through the pupil and provide a direct representation of the nervous and vascular system
of the human body, they are easily altered in the presence of different pathologies,
hence the great interest in retinography images. Diseases such as lupus, diabetes, Zika,
glaucoma, among others, produce significant changes in anatomical structures. In this
sense, anatomical landmarks such as the optic disc, the macula and blood vessels are
important markers in ophthalmologies exams. Consequently, many specialists apply digital
image processing techniques in order to analyze, locate and identify such structures.
In particular, the segmentation of blood vessels is one of the key elements to compose
automatic screening or diagnosis systems. For example, the detection of hemorrhages
present in the vascular structure of the retina can indicate a disease such as diabetic
retinopathy, cardiovascular diseases, among others. Therefore, the general objective of
this work is to develop and evaluate strategies based on Artificial Neural Network (ANN)
and Convolutional Neural Network (CNN), in order to increase the performance in fundus
image segmentation with an emphasis on blood vessels in terms of sensitivity, specificity
and precision assessment metrics used in medical imaging. Two approaches are proposed
to segment blood vessels in fundus images, so that the contributions can be listed as: (i)
adaptation of a model Multilayer Perceptron (MLP) to detect the blood vessels, with
results equivalent to the state of the art and (ii) adaptation of the CNN model, UNet
architecture, for blood vessel segmentation, with the differential of using all the information
of the RGB color model. The proposed methodology was evaluated in the publicly available
databases: Digital Retinal Images for Vessel Extraction (DRIVE) and Structured Analysis
of the Retina (STARE). The MLP and CNN UNet architectures provided expressive results
in relation to the state of the art, with precision measurements of 0.9487 and 0.9713 in
the DRIVE database. Tese (Doutorado) As imagens de retinografias, ou imagens de fundo de olho, são obtidas por meio
da pupila e fornecem uma representação direta do sistema nervoso e vascular do corpo
humano, são facilmente alteradas na presença de patologias diversas, por isso o grande
interesse em imagens de retinografia. Doenças como lúpus, diabetes, zika, glaucoma, dentre
outras produzem significativas alterações das estruturas anatômicas. Neste sentido, marcos
anatômicos como o disco óptico, a mácula e vasos sanguíneos são marcadores importantes
nos exames oftalmológicos. Consequentemente, muitos especialistas aplicam técnicas de
processamento digital de imagens com objetivo de analisar, localizar e identificar tais
estruturas. Em particular a segmentação dos vasos sanguíneos é um dos elementos chaves
para compor sistemas de triagem ou diagnóstico automáticos. Por exemplo, a detecção de
hemorragias presentes na estrutura vascular da retina pode indicar uma enfermidade como
retinopatia diabética, doenças cardiovasculares entre outras. Diante disso, o objetivo geral
deste trabalho é desenvolver e avaliar estratégias baseadas em Artificial Neural Network
(ANN) e Convolutional Neural Network (CNN), a fim de aumentar o desempenho em
segmentação de imagens de fundo de olho com ênfase nos vasos sanguíneos em termos das
métricas de avaliação sensibilidade, especificidade e precisão utilizadas em imagens médicas.
São propostas duas abordagens para segmentar os vasos sanguíneos em imagens de fundo
de olho, de forma que as contribuições podem ser listadas como: (i) adaptação de um
modelo Multilayer Perceptron (MLP) para a detectar os vasos sanguíneos, com resultados
equivalentes ao estado da arte e (ii) adaptação do modelo Convolutional Neural Network
(CNN), arquitetura U-Net, para segmentação dos vasos sanguíneos, com diferencial de
utilizar todas as informações do modelo de cores rgb. A metodologia proposta foi avaliada
nos bancos de dados publicamente disponíveis: Digital Retinal Images for Vessel Extraction
(DRIVE) e Structured Analysis of the Retina (STARE). As arquiteturas MLP e CNN
U-Net forneceram resultados expressivos em relação ao estado da arte, com medidas de
precisão de 0.9487 e 0.9715 no banco de dados DRIVE. 2024-02-18