Retinadaki kan damarlarının jeodezik yöntemler kullanılarak görüntü işleme ile tespit edilmesi
Retinal blood vessel segmentation via geodesic methods in image processing
Yazar: MEHMET NERGİZ
Danışman: PROF. DR. MEHMET AKIN
Dicle Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Retinadaki kan damarlarının görüntü işleme teknikleri ile otomatik olarak tespit edilmesi birçok göz hastalığının teşhisinde önem teşkil etmektedir. Bu çalışmada retina görüntüleri 3 boyutlu uzaya gömülü 2 boyutlu yüzeyler olarak, damarlar ise bu yüzeyler üzerindeki vadi şeritleri olarak ele alınmıştır. Öncelikle yumuşatılmış retina görüntüsünün ortalama yüzey eğriliği matrisi ayrık olarak hesaplanmış ve damar sınırlarının bu matris üzerindeki çukur noktalara tekabül ettiği, damar alanının ise tepe benzeri bir yapıya benzediği gözlenmiştir. Bu yüzey eğriliği özelliğinden faydalanılarak sadece damarımsı bölgelerin yaklaşık sınırlarını belirten bir kısıtlayıcı harita matrisi elde edildikten sonra, bu harita matrisi içinde en az bir başlangıç noktası ve Hızlı Yürüme Algoritması kullanılarak ilgili damar hattı 3 boyutlu bir jeodezik uzaklık haritası bilgisini de içerecek şekilde tespit edilmiştir. Yarı otomatik olarak çalışan bu sistem daha sonra maksimum normal yüzey eğriliği matrisinin histogramından elde edilen başlangıç noktaları ile tam otomatik hale getirilmiştir. Bu yöntemin eksik bir özelliği olarak ana damarlardaki sınır piksellerini gözden kaçırdığı gözlenmiş olup kernel tabanlı bir komşuluk istatistiği yöntemiyle performansı iyileştirilmiştir. Bu çalışmada ayrıca iki ayrı yeni lezyon temizleme algoritması uygulanmıştır. Bunlara ek olarak merkezi damar refleksi olarak bilinen ışıkla çekim tekniğinden kaynaklanan yan etkiyi gidermek için damar bölütleri üzerindeki küçük delikler morfolojik işlemler kullanılarak kapatılmıştır. Bu çalışma DRIVE, STARE ve CHASE_DB1 veri setleri üzerinde test edilmiş olup literatürdeki diğer güncel çalışmalar da dikkate alınarak duyarlılık, özgüllük, doğruluk ve çalışma hızı açısından kabul edilebilir sonuçlar elde edildiği görülmüştür.

Abstract:
Automated detection of retinal blood vessels via image processing techniques is
an imoprtant task for diagnosing the miscellaneous eye diseases. In this study, the
retinal images and the vessels were respectively handled as 2D surfaces embedded into
the 3D space and valley stripes overlaying on those surfaces. Firstly, the discrete
version of the mean surface curvature matrix of the smoothened retinal image was
calculated and then it was observed that the sink points on that matrix correspond to the
the vessel borders and the vessel regions resemble to the hills. Then, a constraint map
matrix which specifies the approximate borders of the vessel like regions by exploiting
that surface curvature characteristic was obtained. Afterwards, a connected vessel
component which contains 3D geodesic distance map information was segmented using
the Fast Marching Algortihm and at least one seed point inside the constraint map
matrix. Later, the main part of the proposed semi automated system was converted to
the full automated version by using the seed points obtained from the histogram of the
maximum normal surface curvature matrix. However, it was observed that the proposed
method misses the pixels on the borders of the main wide vessels and then its
performance was enhanced via a kernel based submethod benefiting from the
neighbourhood statistics of the pixels. Additionally, two new lesion removal algorithms
were also applied in this study. Lastly, small holes on the vessel segments were filled
via morphological operations in order to eliminate the side effect which is known as the
central vessel reflex occuring because of the lighting technique of the imaging device.
This study was tested on DRIVE, STARE and CHASE_DB1 data sets and it was
observed that it acquired admissible results in terms of sensitivity, specificity, accuracy
and execution time with respect to the recent studies in the literature.