Retinal Image Analysis: Image Processing and Feature Extraction Oriented to the Clinical Task

Abstract

ABSTRACT:Medical digital imaging has become a key element of modern health care procedures. It provides visual documentation and a permanent record for the patients, and most important the ability to extract quantitative information about many diseases. Modern ophthalmology relies on the advances in digital imaging and computing power. In this paper we present an overview of the results from the doctoral dissertation by Andrés G. Marrugo. This dissertation contributes to the digital analysis of retinal images and the problems that arise along the imaging pipeline of fundus photography, a field that is commonly referred to as retinal image analysis. We have dealt with and proposed solutions to problems that arise in retinal image acquisition and longitudinal monitoring of retinal disease evolution. Specifically, non-uniform illumination compensation, poor image quality, automated focusing, image segmentation, change detection, space-invariant (SI) and space-variant (SV) blind deconvolution (BD). Digital retinal image analysis can be effective and cost-efficient for disease management, computeraided diagnosis, screening and telemedicine and applicable to a variety of disorders such as glaucoma, macular degeneration, and retinopathy.Key words: Computer-aided diagnosis, medical image, retinal image, telemedicine, ophthalmology. RESUMEN:La captura de imagen digital es una parte fundamental de los procedimientos médicos modernos. Provee de documentación visual, un registro permanente para los pacientes y la posibilidad de extraer información cuantitativa sobre muchas enfermedades. La oftalmología depende considerablemente del análisis digital de imágenes. En este trabajo se presentan los resultados principales de la tesis doctoral de Andrés G. Marrugo. Este trabajo contribuye al análisis digital de tales imágenes y los problemas que surgen a lo largo del proceso de formación de imagen. Este campo se le conoce como análisis de imagen retiniana. En esta tesis se han propuesto soluciones a problemas asociados con la adquisición de imagen retiniana y la detección de cambios temporales en patologías retinianas. Específicamente, los problemas de iluminación no-uniforme, baja calidad de imagen, enfoque automático, y análisis multi-canal. Sin embargo, existen situaciones inevitables en que se adquieren imágenes de baja calidad, como imágenes emborronadas debido a las aberraciones del ojo. Este problema lo hemos abordado utilizando dos metodologías para la deconvolución ciega de imágenes. En la primera ÓPTICA PURA Y APLICADA. www.sedoptica.esOpt. Pura Apl. 50 (1) 49-62 (2017) © Sociedad Española de Óptica 50 aproximación, consideramos que el emborronamiento es invariante espacialmente y en la segunda aproximación extendimos el trabajo y propusimos un método más general espacialmente variante.Palabras clave: diagnóstico asistido por computador, imagen médica, imagen retiniana, telemedicina, oftalmología. [24] L. Xu and S. Luo, "Optimal algorithm for automatic detection of microaneurysms based on receiver operating characteristi...

Comparison of transverse mode instability in Yb, Tm and Ho doped bent high-power fiber amplifiers

“…Retinal images are photographs of the eye fundus in which different structures of the retina can be distinguished, e.g., optic disc, fovea, and blood vessels. Since a wide variety of diseases manifest themselves in the retina by signs or anomalies [1], retinal images are a powerful tool for medical diagnosis and screening [2,3]. These images are acquired with eye fundus cameras, which are composed of a special camera attached to a low magnification microscope.…”