Tratamiento digital de retinografías para detectar automáticamente lesiones asociadas con la retinopatía diabética

  1. CI Sánchez Gutiérrez
  2. MI López Gálvez
  3. R Hornero Sánchez
  4. J Poza Crespo
Revista:
Archivos de la Sociedad Española de Oftalmologia

ISSN: 0365-6691

Año de publicación: 2004

Volumen: 79

Número: 12

Páginas: 623-628

Tipo: Artículo

DOI: 10.4321/S0365-66912004001200009 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

Objetivos: La retinopatía diabética es la causa más frecuente de ceguera en la población activa de los países industrializados. Para retrasar su evolución y evitar así la pérdida de visión, el mejor método de prevención es un seguimiento regular médico. Para ello, se utilizan las imágenes de fondo de ojo o retinografías. Sin embargo, debido al gran número de pacientes, se requiere mucho esfuerzo y tiempo para revisar todas las imágenes. El objetivo de este trabajo es desarrollar un método automático que ayude a detectar los primeros síntomas de la retinopatía diabética mediante un tratamiento digital de las retinografías. Métodos: El método expuesto en este artículo se centra exclusivamente en la detección de exudados duros, uno de los primeros síntomas de la retinopatía diabética. Su localización automática se basa en su color, usando clasificación estadística, y sus bordes definidos, mediante un filtro detector de bordes. Resultados: Aplicando el algoritmo propuesto a 20 retinografías de distinta calidad, iluminación y color, obtuvimos una sensibilidad de 79,62% con una media de 3 falsos positivos por imagen. El número de falso negativos aumentaba sobre todo cuando los exudados aparecían muy cerca de los vasos sanguíneos. Conclusión: El objetivo final de este proyecto es automatizar el seguimiento médico de la retinopatía diabética mediante el tratamiento digital de las retinografias de los pacientes. En esta primera etapa, se ha desarrollado una herramienta que permite la detección automática de una lesión asociada a esta enfermedad: los exudados duros. En futuros trabajos se pretende mejorar los resultados obtenidos y continuar con la localización de otras lesiones.

Referencias bibliográficas

  • Pastor, JC.. (2002). Guiones de Oftalmología. 3. McGraw-Hill. Madrid.
  • Aiello, LP, Gardner, TW, King, GL, Blankenship, G, Cavallerano, JD, Ferris, FL. (1998). Diabetic retinopathy. Diabetes Care. 21. 143-156
  • Ward, NP, Tomlinson, S, Taylor, CJ.. (1989). Image analysis of fundus photographs: The detection and measurement of exudates associated with diabetic retinopathy. Ophthalmology. 96. 80-86
  • Philips, R, Forrester, J, Sharp, P.. (1993). Automated detection and quantification of retinal exudates. Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol. 231. 90-94
  • Walter, T, Klein, JC, Massin, P, Erginay, A.. (2002). A contribution of image processing to the diagnosis of diabetic retinopathy--detection of exudates in color fundus images of the human retina. IEEE Trans Med Imaging. 21. 1236-1243
  • Li, H, Chutatape, O.. (2000). Fundus image features extraction. 22 Annual Int Conf of the IEEE Engin Med Biol Soc (EMBS’00).
  • Li, H, Chutatape, O.. (2003). A model-base approach for automated feature extraction in fundus images. 9 Int Conf of the IEEE Comp Vision, (ICCV’ 03).
  • Goh, KG, Hsu, W, Lee, ML, Wang, H.. (2000). Cios: KJ Medical Data Mining and Knowledge Discovery. Physica Verlag. New York.
  • Wang, H, Hsu, W, Goh, KG, Lee, M.. (2000). An effective approach to detect lesions in color retinal images. IEEE Conf on Comp Vision and Patt Recogn. 2. 181-186
  • Xu, C, Prince, JL.. (1998). Snake, shapes and gradient vector flow. IEEE Trans Imag Process. 7. 359-369
  • Chaudhuri, S, Chatterjee, S, Katz, N, Nelson, M, Goldbaum, M.. (1989). Detection of blood vessels in retinal images using two-dimensional matched filters. IEEE Trans Med Imaging. 8. 263-269