Xác định cây mạch máu động mạch/tĩnh mạch trong hình ảnh chụp đáy mắt phản xạ hồng ngoại gần

Journal of Digital Imaging - Tập 32 - Trang 947-962 - 2019
Joaquim de Moura1,2, Jorge Novo1,2, José Rouco1,2, Pablo Charlón3, Marcos Ortega1,2
1Department of Computer Science, University of A Coruña, A Coruña, Spain
2CITIC - Research Center of Information and Communication Technologies, University of A Coruña, A Coruña, Spain
3Instituto Oftalmológico Victoria de Rojas, A Coruña, Spain

Tóm tắt

Việc xác định chính xác các động mạch và tĩnh mạch võng mạc là một vấn đề quan trọng trong việc phát triển các hệ thống chẩn đoán tự động hỗ trợ máy tính, giúp phân tích các bệnh lý liên quan đến hệ mạch, như bệnh tiểu đường hoặc tăng huyết áp, trong số những bệnh khác. Phương pháp được đề xuất cung cấp một phân tích toàn diện về cấu trúc cây mạch máu võng mạc bằng cách xác định và phân loại sau đó các mạch máu thành động mạch và tĩnh mạch thông qua ảnh chụp quang biểu diễn (OCT). Các ảnh quét này bao gồm các hình ảnh chụp đáy mắt phản xạ hồng ngoại gần, là những hình ảnh chúng tôi sử dụng trong công trình này, kết hợp với các lát cắt mô tương ứng. Phương pháp này, trước tiên, phân đoạn cây mạch máu và xác định các điểm đặc trưng của nó. Sau đó, các đặc trưng dựa trên cường độ toàn cầu (GIBS) được sử dụng để đo lường sự khác biệt trong các hồ sơ cường độ giữa động mạch và tĩnh mạch. Một bộ phân loại phân cụm k-means sử dụng các đặc trưng này để đánh giá tiềm năng nhận dạng động mạch/tĩnh mạch của phương pháp được đề xuất. Cuối cùng, một giai đoạn xử lý hậu kỳ được áp dụng để sửa chữa các phân loại sai lệch bằng cách sử dụng thông tin bối cảnh và tối đa hóa hiệu suất của quá trình phân loại. Phương pháp luận đã được xác thực bằng cách sử dụng bộ dữ liệu ảnh OCT thu thập từ 46 bệnh nhân khác nhau, trong đó 2.392 đoạn mạch và 97.294 điểm mạch đã được gán nhãn thủ công bởi một bác sĩ lâm sàng chuyên gia. Phương pháp đạt được những kết quả hài lòng, đạt độ chính xác cao nhất là 93,35% trong việc xác định động mạch và tĩnh mạch, trở thành đề xuất đầu tiên đối mặt với vấn đề này trong kiểu hình ảnh này.

Từ khóa

#động mạch #tĩnh mạch #võng mạc #chẩn đoán tự động #OCT #phân loại #chụp đáy mắt #phản xạ hồng ngoại gần

Tài liệu tham khảo

Albrecht P, Ringelstein M, Müller A, Keser N, Dietlein T, Lappas A, Foerster A, Hartung H, Aktas O, Methner A: Degeneration of retinal layers in multiple sclerosis subtypes quantified by Optical Coherence Tomography. Mult Scler J 18(10): 1422–1429, 2012 Baamonde S, de Moura J, Novo J, Ortega M (2017) Automatic detection of epiretinal membrane in OCT images by means of local luminosity patterns. In: International work-conference on artificial neural networks, pp 222–235 Barreira N, Ortega M, Rouco J, Penedo M, Pose-Reino A, Mariño C: Semi-automatic procedure for the computation of the arteriovenous ratio in retinal images. Int J Comput Vis Biomechan 3(2): 135–147, 2010 Bellazzi R, Montani S, Riva A, Stefanelli M: Web-based telemedicine systems for home-care: technical issues and experiences. Comput Methods Programs Biomed 64(3): 175–187, 2001 Biswas S, Lovell BC (2007) Bézier and splines in image processing and machine vision. Science and Business Media:109–121 Blanco M, Penedo M, Barreira N, Penas M, Carreira MJ (2006) Localization and extraction of the optic disc using the fuzzy circular hough transform. In: International conference on artificial intelligence and soft computing, pp 712–721 de Boor C: A practical guide to splines. Appl Math Sci 27: 1–7, 1978 Bowd C, Weinreb RN, Williams JM, Zangwill LM: The retinal nerve fiber layer thickness in ocular hypertensive, normal, and glaucomatous eyes with Optical Coherence Tomography. Arch Ophthalmol 118(1): 22–26, 2000 Caderno I, Penedo M, Barreira N, Mariño C, Gonzalez F: Precise detection and measurement of the retina vascular tree. Pattern Recogn Image Anal (Adv Math Theory Appl) 15(2): 523–526, 2005 Calvo D, Ortega M, Penedo M, Rouco J: Automatic detection and characterisation of retinal vessel tree bifurcations and crossovers in eye fundus images. Comput Methods Programs Biomed 103(1): 28–38, 2011 Canny J (1986) A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (6):679–698 Dashtbozorg B, Mendonċa AM, Campilho A (2013) Automatic classification of retinal vessels using structural and intensity information. In: Iberian conference on pattern recognition and image analysis, pp 600–607 Diamond E: Manual of diagnostic imaging: a clinician’s guide to clinical problem solving. Radiology 157(1): 18–18, 1985 Dougherty E: Mathematical morphology in image processing New York: CRC Press, 1992 Earley M: Clinical anatomy of the eye. Optom Vis Sci 77(5): 231–232, 2000 Fercher AF, Drexler W, Hitzenberger CK, Lasser T: Optical Coherence Tomography-principles and applications. Rep Progress Phys 66(2): 239, 2003 Frangi AF, Niessen WJ, Vincken KL, Viergever MA (1998) Multiscale vessel enhancement filtering. In: International conference on medical image computing and computer-assisted intervention, pp 130–137 Gómes E, Del Pozo F, Quiles J, Arredondo M, Rahms H, Sanz M, Cano P, et al.: A telemedicine system for remote cooperative medical imaging diagnosis. Comput Methods Programs Biomed 49(1): 37–48, 1996 González-López A, Ortega M, Penedo M, Charlón P (2014) Automatic robust segmentation of retinal layers in OCT images with refinement stages. In: International conference image analysis and recognition, pp 337–345 Grisan E, Ruggeri A (2003) A divide et impera strategy for automatic classification of retinal vessels into arteries and veins. In: Engineering in Medicine and Biology Society, 2003. Proceedings of the 25th annual international conference of the IEEE, vol 1, pp 890–893 Ho A: Retina: Color Atlas & Synopsis of Clinical Ophthalmology (Wills Eye Hospital Series) New York: McGraw-Hill Professional, 2003 Huang T, Yang G, Tang G: A fast two-dimensional median filtering algorithm. IEEE Trans Acoust Speech Signal Process 27(1): 13–18, 1979 Hubbard LD, Brothers RJ, King WN, Clegg LX, Klein R, Cooper LS, Sharrett AR, Davis MD, Cai J: Methods for evaluation of retinal microvascular abnormalities associated with hypertension/sclerosis in the atherosclerosis risk in communities study. Ophthalmology 106(12): 2269–2280, 1999 Ikram M, De Jong F, Bos M, Vingerling J, Hofman A, Koudstaal PJ, De Jong P, Breteler M: Retinal vessel diameters and risk of stroke the rotterdam study. Neurology 66(9): 1339–1343, 2006 Jonas JB, Schmidt AM, Müller-Bergh J, Schlötzer-Schrehardt U, Naumann G: Human optic nerve fiber count and optic disc size. Invest Ophthalmol Vis Sci 33(6): 2012–2018, 1992 Joshi VS, Reinhardt JM, Garvin MK, Abramoff MD: Automated method for identification and artery-venous classification of vessel trees in retinal vessel networks. PloS One 9(2): e88,061, 2014 Kass M, Witkin A, Terzopoulos D (1987) Snakes: Active contour models. In: 1St international conference on computer vision, vol 259, pp 268 Kondermann C, Kondermann D, Yan M, et al. (2007) Blood vessel classification into arteries and veins in retinal images. In: Proceedings of SPIE Medical Imaging, pp 651,247–6512,479 López AM, Lloret D, Serrat J, Villanueva JJ: Multilocal creaseness based on the level-set extrinsic curvature. Comput Vis Image Underst 77(2): 111–144, 2000 MacQueen J (1967) Some methods for classification and analysis of multivariate observations. In: Proceedings of the fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, vol 1, pp 281–297 de Moura J, Novo J, Charlón P, Barreira N, Ortega M: Enhanced visualization of the retinal vasculature using depth information in OCT. Med Biol Eng Comput 55(12): 2209–2225, 2017 de Moura J, Novo J, Rouco J, Penedo M, Ortega M (2017) Automatic identification of intraretinal cystoid regions in Optical Coherence Tomography. In: Conference on artificial intelligence in medicine in Europe, pp 305–315 Novo J, Penedo M, Santos J (2008) Optic disc segmentation by means of GA-optimized Topological Active Nets. In: International conference image analysis and recognition, pp 807–816 Ortega M, Barreira N, Novo J, Penedo M, Pose-Reino A, Gómez-Ulla F: Sirius: a web-based system for retinal image analysis. Int J Med Inf 79(10): 722–732, 2010 Philip KP, Dove EL, McPherson DD, Gotteiner NL, Stanford W, Chandran KB: The fuzzy hough transform-feature extraction in medical images. IEEE Trans Med Imaging 13(2): 235–240, 1994 Puzyeyeva O, Lam WC, Flanagan JG, Brent MH, Devenyi RG, Mandelcorn MS, Wong T, Hudson C: High-resolution Optical Coherence Tomography retinal imaging: a case series illustrating potential and limitations. J Ophthalmol 2011: 1–6, 2011 Relan D, MacGillivray T, Ballerini L, Trucco E (2013) Retinal vessel classification: sorting arteries and veins. In: Engineering in medicine and biology society, 2013 35th annual international conference of the IEEE, pp 7396–7399 Relan D, MacGillivray T, Ballerini L, Trucco E (2014) Automatic retinal vessel classification using a least square-support vector machine in vampire. In: 2014 36th annual international conference of the IEEE Engineering in medicine and biology society, pp 142–145 Rothaus K, Jiang X, Rhiem P: Separation of the retinal vascular graph in arteries and veins based upon structural knowledge. Image Vis Comput 27(7): 864–875, 2009 Samagaio G, Estévez A, de Moura J, Novo J, Fernandez MI: Ortega, m.: automatic macular edema identification and characterization using OCT images. Comput Methods Programs Biomed 21: 327–335, 2018 Sánchez L, Barreira N, Penedo M, de Tuero GC (2014) Computer aided diagnosis system for retinal analysis: automatic assessment of the vascular tortuosity. In: Studies in health technology and informatics: Innovation in medicine and healthcare, pp 55–64 Sánchez-Tocino H., Alvarez-Vidal A, Maldonado MJ, Moreno-Montaṅés J, Garcia-Layana A: Retinal thickness study with Optical Coherence Tomography in patients with diabetes. Invest Ophthalmol Vis Sci 43(5): 1588–1594, 2002 Schmitt JM: Optical Coherence Tomography (OCT): a review. IEEE J Sel Top Quantum Electron 5(4): 1205–1215, 1999 Simó A, de Ves E: Segmentation of macular fluorescein angiographies. A statistical approach. Pattern Recogn 34(4): 795–809, 2001 Sinthanayothin C, Boyce JF, Cook HL, Williamson TH: Automated localisation of the optic disc, fovea, and retinal blood vessels from digital colour fundus images. Br J Ophthalmol 83(8): 902–910, 1999 Vázquez S, Cancela B, Barreira N, Penedo M, Rodríguez-blanco M, Seijo MP, de Tuero GC, Barceló MA, Saez M: Improving retinal artery and vein classification by means of a minimal path approach. Mach Vis Appl 24(5): 919–930, 2013 Williams ZY, Schuman JS, Gamell L, Nemi A, Hertzmark E, Fujimoto JG, Mattox C, Simpson J, Wollstein G: Optical Coherence Tomography measurement of nerve fiber layer thickness and the likelihood of a visual field defect. Amer J Ophthalmol 134(4): 538–546, 2002 Wong TY, Klein R, Sharrett AR, Schmidt MI, Pankow JS, Couper DJ, Klein BE, Hubbard LD, Duncan BB: Retinal arteriolar narrowing and risk of diabetes mellitus in middle-aged persons. J Amer Med Assoc 287(19): 2528–2533, 2002 Xu X, Ding W, Abràmoff MD, Cao R: An improved arteriovenous classification method for the early diagnostics of various diseases in retinal image. Comput Methods Programs Biomed 141: 3–9, 2017 Yang Y, Bu W, Wang K, Zheng Y, Wu X (2016) Automated artery-vein classification in fundus color images. In: International conference of young computer scientists, engineers and educators, pp 228–237 Yu S, Wei Z, Deng RH, Yao H, Zhao Z, Ngoh LH, Wu Y (2008) A tele-ophthalmology system based on secure video-conferencing and white-board. In: 2008. Healthcom 2008. 10th international conference E-health networking, applications and services, pp 51–52