DETECCIÓN AUTOMÁTICA DE MICROANEURISMAS EN
ANGIOGRAMAS DE RETINA
José Manuel Co de o Ga cía, Ca men Se ano Go a edona, Begoña Acha Piñe o
Á ea de Teo ía de la Señal, Escuela Supe io de Ingenie os
Uni e sidad de Se illa
e-mail: josemaco de o@ho mail.com
RESUMEN
En es e a ículo se p esen a un nue o mé odo de
de ección au omá ica de mic oaneu ismas en
angiog amas de e ina, con el obje i o de se i de
ayuda al diagnós ico de la e inopa ía diabé ica en su
e apa más p ecoz. Las ca ac e ís icas de es a en e medad
aconsejan un p on o diagnós ico, pa a el que esul an
idóneas es as pequeñas lesiones e inianas, que se
mani ies an especialmen e cla as en los angiog amas
luo esceínicos. El algo i mo p opues o pa a su
de ección y ecuen o se basa en la compensación an e
a iaciones locales y globales de las ca ac e ís icas de
las imágenes, en la mo ología ma emá ica
pa icula izada en el il ado Top-Ha y en la alidación
de los mic oaneu ismas a pa i de es no edosos
c i e ios: in ensidad, con as e y o ma, que se combinan
de o ma que, as habe se p obado en di e sos casos, se
ob iene una asa de acie o que habi ualmen e supe a el
80%. Asimismo, se ha desa ollado un in e az g á ico
amigable que acili a su uso po pa e del médico.
1. INTRODUCCIÓN
La e inopa ía diabé ica es una emida complicación de
la diabe es, pues o que cons i uye la mayo causa de
cegue a y una de las mayo es causas de pé dida de
isión den o de la población abajado a de los países
desa ollados. Es e e ec o puede educi se si la
en e medad se diagnos ica su icien emen e p on o, lo
cual esul a complicado a causa de que los de ec os de
isión, que conducen al pacien e a un examen médico,
se p esen an en e apas a anzadas de la a ección.
Resul a ía, po an o, con enien e, lle a a cabo un
examen sis emá ico de los pacien es diabé icos, pa a el
que es undamen al la p esencia de un mé odo de
de ección au omá ica que si a de apoyo al diagnós ico
y eduzca el iempo que necesi a el o almólogo pa a
lle a a cabo es os exámenes.
Dado que se p e ende lle a a cabo un diagnós ico
p ecoz, deben busca se los sín omas iniciales de la
en e medad. En e és os apa ecen, de o ma
especialmen e ele an e, los mic oaneu ismas, que son
pequeñas dila aciones de los asos sanguíneos que
i igan la e ina. Es as lesiones son pa icula men e
isibles en angiog amas luo esceínicos, donde apa ecen
como pequeños obje os edondos e hipe luo escen es, y
cons i uyen un sín oma inequí oco de la en e medad.
Asimismo, su núme o es un impo an e indicado
del g ado de p og esión de la en e medad. Sin emba go,
el ecuen o manual de mic oaneu ismas es una a ea que
supone un cie o iempo y es á abie a al e o humano,
po lo que esul a aconsejable lle a a cabo es e
ecuen o de o ma au omá ica.
Po odo es o, se ha diseñado un nue o algo i mo de
de ección y ecuen o de mic oaneu ismas en
angiog amas de e ina, que se basa en o os mé odos
p e ios [1],[2] mejo ando sus esul ados incluso con
imágenes de meno calidad, apoyándose en nue as
o mas de p ocesado, segmen ación y alidación de
mic oaneu ismas.
Igualmen e, y pa a acili a su uso al p o esional
médico, se ha desa ollado un in e az g á ico amigable
que pe mi e lle a a cabo la de ección de
mic oaneu ismas según el mé odo diseñado, siendo
además o almen e con igu able po pa e del usua io.
Ac ualmen e, es e sis ema se encuen a a o almen e
ope a i o.
Así, los p ocedimien os que cons i uyen el algo i mo
y lle an a cabo el p ocesamien o y análisis de la imagen
se p esen an en la sección que sigue, mien as que la
Sección 3 se dedica a la p esen ación de esul ados.
Finalmen e, en la úl ima sección se p esen an algunas
conclusiones.
2. METODOLOGÍA
Den o del mé odo pueden dis ingui se,
p incipalmen e, dos e apas o ases de p ocesamien o:
•P ep ocesado, donde se minimizan las a iaciones
locales y globales de in ensidad en los angiog amas de
e ina y, pos e io men e, se esal an las egiones
buscadas u ilizando, p incipalmen e, il ados
mo ológicos.
•De ección, donde se lle a a cabo una segmen ación po
c ecimien o de egiones o almen e au omá ica, se
alidan los mic oaneu ismas que cumplen los c i e ios y
se lle a a cabo el ecuen o de los mismos.
El esquema del mé odo comple o con cada uno de los
pasos que se lle an a cabo se mues a en la Figu a 1. La
e apa de p ep ocesado incluye has a el il o gaussiano,
co espondiendo el es o a la segunda ase, la de
de ección y ecuen o.
2.1. P ep ocesado
En es a e apa inicial se ecibe la imagen digi alizada,
que puede p esen a ca ac e ís icas de in ensidad muy
dis in as a o as imágenes u ilizadas, y se homogeneiza
de o ma que se compensen es as di e encias.
Pa a es o, se lle a a cabo, en p ime luga , una
no malización de la in ensidad de ondo, median e la
sus acción píxel a píxel a la imagen o iginal de una
imagen il ada en media con una en ana de g an
amaño, ípicamen e 31x31 pa a imágenes de amaño
1024x1024 o simila es, seguida de un escalado de
in ensidad donde se expande el his og ama odo lo
posible, pues o que el esul ado de la sus acción es una
imagen con un ango dinámico muy educido. Es a
expansión con empla una educción de la cola de
alo es esiduales del his og ama de la imagen es a de
o ma que se pueda expandi de o ma e ec i a y
maximiza el con as e.
Llegados a es e pun o, apa ece la cla e del mé odo:
la mo ología ma emá ica [3],[4]. Conc e amen e, se
u iliza á el il o Top-Ha de ape u a, que pe mi i á,
ealizando il ados sucesi os con elemen os
es uc u ales de dis in as o ien aciones, elimina el á bol
ascula quedándonos solamen e con los
mic oaneu ismas y es uc u as semejan es. La base de
es a eliminación es que cada ama del á bol ascula
puede descompone se en segmen os ec os, a lo que se
añade el hecho de que il a Top-Ha una imagen con
un elemen o es uc u al en una o ien ación de e minada
esul a en la eliminación de odos los segmen os de la
imagen con dicha o ien ación.
Po úl imo, se lle a a cabo un il ado gaussiano a
in de en a iza los mic oaneu ismas, pues o que la
o ma de és os puede modela se como una gaussiana
bidimensional, con lo que enemos un il o adap ado
que ealza los mic oaneu ismas al iempo que educe el
uido. De odo es o esul a una imagen p ep ocesada que
end á eliminado en g an medida el á bol ascula y
p esen a á múl iples egiones ci cula es.
2.2. De ección
Pa iendo de la imagen an e io , el p ime paso consis e
en la segmen ación de las egiones candida as. Pa a ello,
se ha op ado po un mé odo de c ecimien o de egiones
a pa i de semillas, con la pa icula idad de que és as se
ob ienen au omá icamen e.
Con es e in, y conside ando la o ma gaussiana de
los mic oaneu ismas, se p ocede en p ime luga a la
localización de odos los máximos locales de in ensidad
que p esen a la imagen. De es e conjun o, an sólo se án
conside ados semillas de egiones aquellos que
e i iquen que su alo de in ensidad es mayo que un
cie o umb al dependien e de la imagen. Es e umb al es
la suma de la media y la des iación ípica de odos los
máximos locales de ec ados, y p opo ciona una buena
disc iminación de las es uc u as de in e és en odos los
casos p obados, azón po la cual se ha elegido.
Una ez ob enidas las semillas, se segmen an a
pa i de ellas las egiones candida as. El algo i mo de
segmen ación elegido es una modi icación del p opues o
po Bankman en [5], denominado Hill-Climbing y
concebido inicialmen e pa a segmen ación de
mic ocalci icaciones en mamog a ías. Sin emba go, la
condición de c ecimien o mono ónico hacia un máximo
local que equie e es e mé odo se e i ica en los
mic oaneu ismas, po lo que esul a adap able a es as
egiones p opo cionando una adecuada segmen ación en
un iempo compu acional educido.
De e minados los segmen os candida os a
mic oaneu isma, el siguien e paso consis e en la
Fil o de
media
Escalado de
in ensidad
Fil ado
Top-Ha
Fil o
gaussiano
Máximos
locales
Umb alización
C ecimien o
de egiones
Validación de
mic oaneu ismas
Recuen o de
mic oaneu ismas
Cálculo del
umb al
-+-
Imagen No malizada
Imagen P ep ocesada
Mic oaneu ismas
de ec ados
Imagen O iginal
Figu a 1: Diag ama de bloques del mé odo
de e minación de si cada una de es as egiones es o no,
de o ma de ini i a, un mic oaneu isma álido. Pa a
es o se han habili ado es c i e ios: in ensidad, con as e
y o ma, cada uno de los cuales e alúa un aspec o
conc e o a cumpli . Así, el c i e io de in ensidad e i ica
si una egión p esen a hipe luo escencia en e al
ondo, median e la compa ación de un pa áme o de
in ensidad con un umb al; el de con as e se basa
igualmen e en un umb al y examina la elación en e la
egión y su con o no; po úl imo, el de o ma es
o almen e no edoso y consis e en un banco de nue e
co elado es bidimensionales cada uno de los cuales
mide el pa ecido de la egión candida a con un elemen o
conc e o, conside ándose que la egión iene la o ma
del elemen o al que más se pa ece. En e es os nue e
elemen os uno es una gaussiana bidimensional y el es o
son segmen os lineales con dis in as o ien aciones, po
lo que pa a que una egión cumpla el c i e io de o ma
el esul ado de la co elación con la gaussiana debe se
el mayo .
La u ilización que se hace de es os c i e ios a iende
a una ponde ación. Así, si se o o ga un alo simple a
los c i e ios de in ensidad y con as e y doble al de
o ma, se conside a á que una egión es un
mic oaneu isma si la suma de los c i e ios es mayo o
igual a es, es o es, si cumple el c i e io de o ma y
alguno más. Es o pe mi e conoce la ce eza con la que
se de ec a un mic oaneu isma, a endiendo a cuan os
c i e ios e i ica.
Po úl imo, se con empla el posible solapamien o
de mic oaneu ismas alidados, pa a lo cual, si se
p oduce, se igila la dis ancia en e las semillas pa a
decidi , a e ec os de ecuen o, si nos encon amos an e
uno o más mic oaneu ismas.
Asimismo, debido a la ponde ación de los c i e ios
an es expues a, puede o ece se una no edosa
in o mación adicional a la de ección: la ce eza con la
que se ha p oducido és a. Su cuan i icación se basa en lo
siguien e: si un mic oaneu isma e i ica odos los
c i e ios de alidación se conside a que su de ección es
segu a, mien as que si cumple el de o ma y alguno de
los o os se es ima que su de ección iene una al a
p obabilidad de se cie a. Es o p opo ciona al
o almólogo la iabilidad de cada una de las de ecciones,
y puede complemen a se con aquellas egiones que no
se han alidado pe o que p esen an una cie a
p obabilidad de que se mic oaneu ismas, en endiéndose
como ales aquellas que e i ican sólo el c i e io de
o ma o bien el de in ensidad y el de con as e.
3. RESULTADOS
El mé odo diseñado y expues o en la sección an e io se
ha p obado en di e sas imágenes, an o de ondo de ojo
comple o como cen adas en la egión macula .
Figu a 2: Angiog ama o iginal cen ado en la egión macula
Figu a 3: Imagen no malizada
Figu a 4: Imagen p ep ocesada
En la Figu a 2 se mues a una imagen u ilizada, que
as la no malización de la in ensidad esul a en la
imagen de la Figu a 3. T as los il ados y la
consiguien e eliminación del á bol ascula se ob iene la
imagen p ep ocesada de la Figu a 4, donde puede
ap ecia se la ausencia de segmen os lineales.
Finalmen e, el esul ado de la de ección apa ece en la
Figu a 5, donde se han supe pues o (en neg o) los
mic oaneu ismas de ec ados sob e la imagen o iginal.
El mé odo se p obó con 5 imágenes diagnos icadas
po el especialis a médico, con ca ac e ís icas de
in ensidad muy dispa es, an o en e a a iaciones
locales como globales, ob eniéndose una asa de
de ección de mic oaneu ismas del 81.96%, alcanzando
en ocasiones el 90%, y no bajando en ninguno de los
casos p obados del 60% de de ecciones co ec as. Es o
pa a una asa de alsos posi i os del 3.28% en media.
Se ha p obado el mé odo en angiog amas de ojo
sano, ob eniéndose sólo 2 alsos posi i os, pa a el caso
de un angiog ama de ondo de ojo comple o, donde se
p oduce dis o sión debida a los lími es de la imagen y a
la p esencia de la papila óp ica.
Po úl imo, en la Figu a 6 se p esen a la pan alla
p incipal del in e az g á ico diseñado pa a acili a el
uso del algo i mo po pa e del médico.
5. CONCLUSIONES
Se ha p esen ado un mé odo o almen e au omá ico de
de ección y ecuen o de mic oaneu ismas, que no
equie e ninguna in e ención po pa e del usua io
aunque es comple amen e con igu able si así se desea.
Ac ualmen e el mé odo p opo ciona unos aliosos
esul ados con una al a asa de de ección y un educido
núme o de alsos posi i os, aunque es á en p oceso de
p ueba con nue as imágenes alidadas.
Pa a acili a el uso po pa e del p o esional médico
se ha ealizado un in e az g á ico, que lo con ie e,
además de su inhe en e iabilidad, en una he amien a
su icien emen e aliosa pa a su uso clínico.
E iden emen e, ambién puede conside a se su
u ilización con cla os ines pedagógicos.
Conside amos que los esul ados posi i os que
p esen a el algo i mo an e imágenes muy dispa es se
deben, además de a la conside ación de alo es
dependien es de la imagen en el cálculo de umb ales y
pa áme os, a la e icacia de los c i e ios de alidación
impues os, especialmen e al no edoso c i e io de o ma,
que ha demos ado se al amen e selec i o y ace ado
an e la alidación de las egiones de in e és.
Asimismo, el mé odo pe mi e con ola la e olución
de la e inopa ía diabé ica en su ase inicial, pues o que
el núme o de mic oaneu ismas iene elación con la
se e idad de la en e medad.
Pa iendo del mé odo ac ual, se p e ende asocia lo
en un u u o a un mé odo de egis o sus en ado sob e
una base de da os, de modo que pueda lle a se a cabo la
compa ación au omá ica de imágenes, así como la
mejo a de la de ección median e la implan ación de una
ed neu onal en la e apa de alidación.
6. REFERENCIAS
[1] A.M. Mendonça, A.J. Campilho y J.M. Nunes,
“Au oma ic segmen a ion o myc oaneu ysms in e inal
angiog ams o diabe ic pa ien s”, 10 h In e na ional
Con e ence on Image Analysis and P ocessing,1999.
[2] M.J. C ee, J.A. Olson, K.C. McHa dy, J.V. Fo es e
y P.F. Sha p, “Au oma ed mic oaneu ysm de ec ion”,
P oc. ICIP’96, ol.3, pp.699-702, 1996.
[3] R.C. Gonzalez y R.E. Woods, T a amien o digi al de
imágenes, Addison-Wesley, 1993
[4] T. Wal e , J.C. Klein, P. Massin, y F. Zana,
“Au oma ic segmen a ion and egis a ion o e inal
luo escein angiog aphies”
[5] I.N. Bankman, T. Nizialek, I. Simon, O.B.
Ga ewood, I.N. Weinbe g, W.R. B ody, “Segmen a ion
algo i hms o de ec ing mic ocalci ica ions in
mammog ams”, IEEE ansac ions on in o ma ion
echnology in biomedicine, ol. 1, nº 2, Junio 1997.
Figu a 5: Mic oaneu ismas de ec ados ma cados en neg o
Figu a 6: Ven ana p incipal del in e az g á ico
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