Detección automatizada de microaneurismas mediante crecimiento de regiones y red neuronal Fuzzy Artmap

  1. Jiménez Carmona, Soledad
  2. Alemany Marquez, Pedro
  3. Nuñez Benjumea, Francisco
  4. Fondón, Irene
  5. Serrano Gotarredona, Carmen
  6. Acha Piñero, Begoña
  7. Failde, Inmaculada
Revista:
Archivos de la Sociedad Española de Oftalmologia

ISSN: 0365-6691

Año de publicación: 2012

Volumen: 87

Número: 9

Páginas: 284-289

Tipo: Artículo

DOI: 10.1016/J.OFTAL.2012.04.013 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

Otras publicaciones en: Archivos de la Sociedad Española de Oftalmologia

Resumen

Objetivo: Comprobar si las modificaciones metodológicas de este nuevo algoritmo mejoran el resultado de otra estrategia presentada anteriormente. Métodos: Se realza y filtra la imagen negada del canal verde de la retinografía digital en color. Se aplica una umbralización multitolerancia para obtener puntos candidatos y en cada semilla se realiza un crecimiento de regiones por variación de intensidades. Se toman 15 características de cada región y entrenamos una red neuronal Fuzzy Artmap con 42 retinografías. Se aplica la red en el estudio de 11 retinografías del programa de detección precoz de retinopatía diabética, de buena calidad, con lesiones iniciales, obtenidas con el retinógrafo no midriático Topcon NW200. Resultados: Dos oftalmólogos experimentados detectan 52 microaneurismas en las 11 imágenes. El algoritmo detecta 39 microaneurismas y 3.752 regiones más, confirmando 38 microaneurismas y 135 falsos positivos. La sensibilidad ha mejorado respecto al algoritmo anterior del 60,53 al 73,08%. Los falsos positivos has disminuido de 41,8 por imagen a 12,27. Conclusiones: El nuevo algoritmo presenta indudables mejoras respecto al anterior, pero aún se puede perfeccionar, sobre todo en la determinación inicial de semillas.