Resumen

JIMENEZ, S. et al. Detección automática de vasos en retinografías. Arch Soc Esp Oftalmol [online]. 2010, vol.85, n.3, pp.103-109. ISSN 0365-6691.

Propósito: El propósito de este trabajo es la evaluación de un método automático para la segmentación del árbol vascular en imágenes de retinografías, dado su importante papel en el diagnóstico de numerosas enfermedades, como la diabetes mellitus. El objetivo final es introducir el algoritmo en una herramienta de diagnóstico asistido por computadora (CAD, del inglés Computer Aided Diagnosis) que estaría disponible en los centros médicos locales sin especialistas. Método: Se ha implementado y probado un método automático para la segmentación de vasos. El algoritmo comienza con la extracción de las líneas centrales de los vasos, que se emplean como guías para la fase posterior de rellenado de vasos. Las salidas de 4 operadores direccionales se procesan para obtener conjuntos conexos de puntos candidatos que se clasificarán como píxeles pertenecientes a las líneas centrales mediante características derivadas de los vasos. La segmentación final se obtiene empleando un proceso iterativo de crecimiento de regiones que integra los contenidos de varias imágenes binarias, resultado de aplicar determinados filtros morfológicos que dependen del ancho del vaso. El método se ha evaluado empleando las imágenes de 2 bases de datos públicas (STARE y DRIVE) y por una base de datos compuesta por 24 imágenes. Resultados: El algoritmo mejora otras soluciones y se aproxima en precisión a la obtenida por un observador humano, sin por ello experimentar una degradación de la sensibilidad y la especificidad. Asimismo, los resultados del algoritmo se han sometido a la valoración de expertos que consideran que los vasos quedan representados con apreciable exactitud al analizar las imágenes de prueba. Conclusión: Dados los buenos resultados obtenidos en la segmentación, el algoritmo propuesto podría implementarse e introducirse en una herramienta CAD disponible en los centros médicos locales. La reducción en coste y tiempo de exploración podría ser significativa.

Palabras clave : Retinopatía diabética; Diagnóstico asistido por computadora; Procesamiento de datos asistido por computadora.

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