Detección automática de microaneurismas en angiogramas de retina

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 View publica ion s a sView publica ion s a s