Optic Nerve Head Segmentation in Multimodal Retinal Images

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F05%3APU50388" target="_blank" >RIV/00216305:26220/05:PU50388 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Optic Nerve Head Segmentation in Multimodal Retinal Images

Original language description

An established method for glaucoma diagnosis is the morphological analysis of the optic nerve head (ONH) by the scanning-laser-tomography (SLT). This analysis depends on prior manual outlining of the ONH. The first automated segmentation method that wedeveloped is limited in its reliability by noise, non-uniform illumination and presence of blood vessels. Inspired by recent medical research we developed a new algorithm improving our previous method by segmenting in registered multimodal retinal ima ages. The multimodal approach combines SLT-images with color fundus photographs (CFP). The first step of the algorithm, the registration, is based on gradient-image mutual information maximization using controlled random search as the optimization procedure.The kernel of the segmentation module consists in the anchored active contours. The initial contour is obtained from the CFP. The points the initial curve should be attracted to, the anchors, are constrained by the Hough transform applie

Czech name

Segmentace optického disku v multimodálních obrazech

Czech description

Morfologická analýza hlavy optického nervu je uznávanou metodou diagnozy glaukomu. Tato analýza závisí na předchozím správném nalezení hranice hlavy optického nervu. První námi vivinutá automatická metoda byla závislá na šumu v obraze, nehomogenním osvětlení a přítomnosti cév. Proto jsme inspirováni současným klinickým výzkumem vytvořili algoritmus provádějící segmentaci v registrovaných multimodálních obrazech sítnice. Multimodální přístup kombinuje tomografický obraz s barevnou fotografií sítnice pomoocí registrace obrazů založené na optimalizaci podobnostního kritéria vzájemné informace. Jádrem segmentačního algoritmu jsou kotvené aktivní kontury inicializované Houghovou transformací použité na morfologicky zpracovaných obrazech. Metoda byla testována na 174 multimodálních obrazových párech. Systém dosáhl 89% správně segmentovaných optických disků ve srovnání s 74% u monomodální metody. Navržený algoritmus je slibným krokem k vytvoření automatického systém skríningu glaukomu.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

JA - Electronics and optoelectronics

OECD FORD branch

—

Project

<a href="/en/project/1M0572" target="_blank" >1M0572: Data, algorithms, decision making</a><br>

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Publication year

2005

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

Proceedings of SPIE 2005 Conf. San Diego

ISBN

0819457302

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

12

Pages from-to

1604-1615

Publisher name

SPIE, Bellingham, WA

Place of publication

Bellingham

Event location

San Diego, California USA

Event date

Aug 3, 2003

Type of event by nationality

WRD - Celosvětová akce

UT code for WoS article

—