Computer aided detection (CAD) systems are widely
used in the analysis of biomedical images. In this paper, we present a novel
CAD system to detect age-related macular degeneration (ARMD) on retinal fundus
fluorescein angiography (FFA) images, and we provide an areal size calculation
of pathogenic drusen regions. The purpose of this study is to enable
identification and areal size calculation of ARMD-affected regions with the
developed CAD system; hence, we aim to discover the condition of the disease as
well as facilitate long-term patient follow-up treatment. With the aid of this
system, assessing the marked regions will take less time for ophthalmologists
and observing the progress of the treatment will be a simpler process. The CAD
system consists of four stages, a) preprocessing stage, b) segmentation stage,
c) region of interest detection and d)feature extraction stage and detection
stage. Detection through CAD and calculation of drusen regions were performed
with a dataset composed of 75 images. The results obtained from the developed
CAD system were examined by a specialist ophthalmologist, and the performance
criteria of the CAD system are reported as conclusions. As a result, with 66
correct detections and 9 incorrect detections, the developed CAD system
achieved an accuracy rate of 88%.
Computer Aided Detection Age Related Macular Degeneration Morphologic Image Processing Retinal Fundus Fluorescein Angiography
Bilgisayar
destekli tespit (BDT) sistemleri biyomedikal görüntülerin analizinde sıklıkla
kullanılmaktadır. Bu çalışmada retinal fundus anjiyografi görüntüleri üzerinde
yaşa bağlı makula dejenerasyonu (YBMD) hastalığının tespiti için bir BDT
sistemi gerçekleştirilmiş ve patojenik drusen alanlarının büyüklüğünün
hesaplanması sağlanmıştır. Çalışmanın amacı YBMD hastalığının görüldüğü
alanların tespitinin ve büyüklüğünü hesaplamanın yanında hastalığa karşı
uygulanan tedavinin sonucunun takibini de sağlamaktır. Geliştirlen sistemin
yardımıyla optalmoloji uzmanları işaretlenen alanları kısa sürede tespit
edebilirler ve hastalığın tedaviye verdiği cevabı basit bir şekilde
gözlemleyebileceklerdir. Geliştirilen BDT sistemi 4 aşamadan oluşmaktadır, a)
önişleme aşaması, b) bölütleme aşaması, c) ilgi alanı tespiti ve d) öznitelik
çıkarma ve tespit aşaması. Geliştirlen BDT sistemi 75 görüntüden oluşan bir
verisetiyle test edilmiştir. BST sisteminin elde ettiği sonuçlar bir
optalmoloji uzmanıyla karşılaştırılarak sonuç bölümünde sunulmuştur.
Geliştirilen BDT sistemi 66 doğru, 9 hatalı tespit yaparak %88 doğruluk oranı
sağlamıştır.
Bigisayar Destekli Tespit Yaşa Bağlı Makula Dejenerasyonu Morfolojk Görüntü İşleme Retinal Fundus Anjiyografi
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | June 30, 2018 |
Acceptance Date | June 3, 2018 |
Published in Issue | Year 2018 Volume: 30 Issue: 2 |
Marmara Fen Bilimleri Dergisi
e-ISSN : 2146-5150
MU Fen Bilimleri Enstitüsü
Göztepe Yerleşkesi, 34722 Kadıköy, İstanbul
E-posta: fbedergi@marmara.edu.tr