Segmentación del árbol vascular de la retina en angiografías con fluoresceína
posted on October 2, 2017
Podés acceder al documento de la tesis desde este link.
Según la Organización Mundial de la Salud, más de 200 millones de personas en todo el mundo sufre de algún tipo de discapacidad visual. En general, las mismas ocurren como consecuencia de padecer algún tipo de enfermedad visual, algunas de las cuales, tales como la retinopatía diabética o la degeneración macular asociada a la edad, afectan principalmente a la retina.
La detección temprana de estas enfermedades es esencial, dado que la pérdida que ocasionan en la visión es irreversible y requieren tratamientos apropiados para detener su avance. Sin embargo, las mismas suelen ser asintomáticas en sus primeros estadíos. Para su detección, los oftalmólogos suelen usar diferentes modalidades de imágenes médicas. Entre ellas, la angiografía por fluoresceína permite estudiar anatómica y funcionalmente el comportamiento vascular de la retina, permitiendo, con un alto contraste, detectar comportamientos patológicos.
Para reducir la variabilidad entre expertos y mejorar la precisión de los diagnósticos médicos, se han propuesto en los últimos años numerosos enfoques computacionales para asistir al análisis de esta modalidad de imagen. En particular, muchas de ellas se ven beneficiadas por la incorporación de algún módulo que permita la segmentación de los vasos sanguíneos, cuya cuantificación permite caracterizar alteraciones relacionadas con la existencia de enfermedades. Este trabajo tiene por objetivo general la implementación de un algoritmo que permita la segmentación automática de los vasos sanguíneos en secuencias de angiografías por fluoresceína, para contribuir en un futuro al desarrollo de aplicaciones para asistencia al diagnóstico de enfermedades oculares. Además, se propone una estrategia preprocesamiento sobre las imágenes a fin de reducir los efectos de artefactos típicos de esta modalidad, tales como el ruido o el bajo contraste, con el propósito de facilitar la caracterización del árbol vascular. Finalmente, se propone una configuración óptima para un método de segmentación previamente desarrollado, que logra mejoras significativas en los resultados obtenidos.
Los experimentos realizados sobre el conjunto de imágenes VAMPIRE y la evaluación cuantitativa y cualitativa de los resultados obtenidos indican que el método presentado permite obtener segmentaciones precisas del árbol vascular en angiografías por fluoresceína, mejorando en varios casos los resultados obtenidos previamente utilizando otro enfoque. Asimismo, el método de preprocesamiento desarrollado proporciona una mejora notable en la calidad de los resultados.