Diyabetik retinopati tespitinde yeni bir algoritma kullanılarak optik disk yerinin kestirimi
The estimation of optic disc location via a novel algortihm for diabetic retinopathy detection
Yazar: MEHMET NERGİZ
Danışman: PROF. DR. MEHMET AKIN
Dicle Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Optik sinir = Optic nerve ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu çalışmada, göz dibi resimleri üzerinde görüntü işleme tekniği ile Diyabetik Retinopati (DR) gibi birtakım sık rastlanan retina hastalıklarının tespitini hedefleyen birçok çalışmanın temel ve ilk adımını oluşturan Optik Disk (OD) yerinin tespitinin gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Bu konuda yapılan çalışmaların önemli bir kısmını, göz hastalıklarına dair diğer görsel özelliklerin ve yapıların çıkarılmasında ön koşul olduğu için OD tespiti kapsamaktadır.   
Görüntüler öncelikle ışık şiddeti kanalı Kontrast Sınırlamalı Adaptif Histogram Eşitlemesine (KSAHE) tabi tutulmuştur.Daha sonra Red Green Blue (RGB ) renk uzayındaki görüntüler gri skalaya dönüştürülüp bu görüntülere Morfolojik Kapama İşlemi (MKİ) uygulanmıştır. MKİ ile diğer çalışmalardan farklı olarak, tüm damar sistemi çıkarılmadan OD üzerindeki damarlar görüntüden temizlenmiştir. Bu resimlere Canny Kenar Tespit (CKT) algoritması uygulandıktan sonra kimi görüntülerde OD kenarları kopuk olarak elde edilmiş olabileceği için bu kenarlara yinelemeli bir şekilde 3 ile 10 piksel yarıçap aralığında MKİ uygulanmıştır. Bir sonraki adımda Çembersel Hough Dönüşümü (ÇHD) algoritması ile bulunan bu kenarlar üzerindeki belirli bir yarıçap aralığına sahip çemberimsi alanlar tespit edilmiştir. OD alanın sahip olduğu sarı rengi temsil eden yeşil renk kanalındaki eşik değeri bu çalışma için geliştirilmiş olan yinelemeli özgün bir algoritma ile belirlenmiştir. OD adayı çemberler incelenen resimlerin yeşil renk kanalı üzerinde maskelenerek bu maske alanlarından daha önce belirlenmiş olan eşik değeri kullanılarak bu çalışmaya özgün iki adet öznitelik çıkarılmıştır.
Göz dibi resimlerinde tespit edilen OD adayı çemberlerin çıkarılan özniteliklerini Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA) tipinde bir Yapay Sinir Ağına (YSA) iki farklı eğitim yöntemi ile uygulayarak, bu çemberler OD olan veya olmayan şeklinde bir sınıflandırılma yapılmış başarı oranı bir oftalmolojist tarafından yapılan değerlendirmeye göre % 87.50 ve % 95.00 kadar bulunmuştur.

Abstract:
In this study, localization of the Optic Disc (OD) on fundus images which is the basic step of many studies detecting some common retinal diseases like Diabetic Retinpathy (DR) is performed using digital image processing. The most of these studies have been on OD detection since the fact that it is the prerequisite for the extraction of the other image features and components of retinal diseases. 
First of all, Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) has been applied on intensity color channel of  fundus images. Afterwards, the Red Green Blue (RGB) image has been converted to grayscale and applied Morphological Closing Operation (MCO) respectively. The vessels in the image has been able to get rid of by applying MCO but not extracting vessels like the former studies. Thereafter, the Canny Edge Detection (CED) algorithm has been applied to the closed image. More and more, because of the fact that OD edges may have been detected as disconnected, these edges have been applied MCO with a disk structruing element of a diameter value within 3 and 10 iteratively. Afterwards, all circular patterns in a predefined diameter range as an OD candidate has been localised by applying the Circular Hough Transform (CHT) algorithm over the detected edges.   The threshold representing the yellowish region in green channel histogram is iteratively calculated by a novel algorithm. The detected circles as OD candidate have been masked over the green color channel and two novel features have been extracted from these masked regions using the calculated threshold.
Each detected circle has been classified by applyinng its extracted features to a Multi Layer Perceptron (MLP) using two different training mothods. The success ratio of this Artificial Neural Network (ANN) classifier is 87.50% and 95.00 %  for two different evaluation criteria.