10.14489/vkit.2022.07.pp.042-047

DOI: 10.14489/vkit.2022.07.pp.042-047

Комкова С. В.
АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ ГЛАУКОМЫ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ СЕТЧАТКИ ГЛАЗА ЧЕЛОВЕКА
(с. 42-47)

Аннотация. Рассматривается алгоритм, позволяющий выделять области, соответствующие оптическому диску и оптической чаше на сетчатке, и проводить на их основе диагностику глаукомы у человека. Проиллюстрирована работа данного алгоритма. Приводятся результаты проведенных исследований.

Ключевые слова: алгоритм идентификации; глаукома; оптический диск; оптическая чаша; фильтрация; сегментация; наращивание областей.

Komkova S. V.
ALGORITHM FOR IDENTIFYING GLAUKOMA IN HUMAN RETINAL IMAGES
(pp. 42-47)

Abstract. Glaucoma is a disease of the human eye that causes blindness. It is one of the most important causes of vision loss worldwide. Despite the fact that glaucoma belongs to currently incurable diseases, with timely diagnosis, its progression can be stopped. At the moment, the diagnosis of glaucoma is based on time-consuming manual observations. Therefore, the development of computer methods of its detection can help ophthalmologists in the diagnosis of the disease. The most important elements of the retina of the eye are: the optical bowl, the optical disk and the neuroretinal edge. They can be used to diagnose many diseases of the retina, including glaucoma. In this article an algorithm for recognizing glaucoma is proposed based on calculating the ratio of the diameter of the optical bowl to the diameter of the optical disk. To do this the optical disk and the optical bowl are segmented using an area-building algorithm, after which the results of their segmentation are combined. To do this, the logical operation OR is used. The resulting final image is approximated using a circular approximation. This algorithm is simple and computationally efficient. The algorithm was tested on images taken from four databases: HRF, DIARETDB1, DRIONS-DB, Messidor. The average values of accuracy, sensitivity and specificity were 91,67, 94,47 and 93,52 % respectively. This allows us to conclude, that this algorithm identifies glaucoma well in retinal images. It can be used as a tool in computer diagnostics of eye diseases.

Keywords: Identification algorithm; Glaucoma; Optical disk; Optical bowl; Filtration; Segmentation; Extension of areas.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

С. В. Комкова (Муромский институт (филиал) Владимирского государственного университета имени А. Г. и Н. Г. Столетовых, Муром, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Eng

S. V. Komkova (The Murom Institute (branch) of the Vladimir State University, Murom, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Abdel-Razik Youssif A., Ghalwash A., Abdel-Rahman Ghoneim A. Optic Disc Detection from Normalized Digital Fundus Images by Means of a Vessels’ Direction Matched Filter // IEEE Transactions on Medical Imaging. 2008. V. 27(1). P. 11 – 18.
2. Evaluation of a System for Automatic Detection of Diabetic Retinopathy from Color Fundus Photographs in a Large Population of Patients with Diabetes / M. D. Abrmoff, M. Niemeijer, M. S. A. Suttorp-Schulten et al. // Diabetes Care. 2008. V. 31(2). P. 193 – 198. DOI: 10.2337/dc07-1312
3. Комкова С. В. Методика формирования вектора признаков по изображениям сетчатки глаза // Естественные и технические науки. 2021. № 4. С. 250 – 252.
4. Комкова С. В. Алгоритм идентификации экссудатов на изображениях сетчатки глаза человека // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022. Т. 19, № 1. C. 47 – 51. DOI: 10.14489/ vkit.2022.01. pp.047-051

Eng

1. Abdel-Razik Youssif A., Ghalwash A., Abdel-Rahman Ghoneim A. (2008). Optic Disc Detection from Normalized Digital Fundus Images by Means of a Vessels’ Direction Matched Filter. IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 27, (1), pp. 11 – 18.
2. Abrmoff M. D., Niemeijer M., Suttorp-Schulten M. S. A. et al. (2008). Evaluation of a System for Automatic Detection of Diabetic Retinopathy from Color Fundus Photographs in a Large Population of Patients with Diabetes. Diabetes Care, Vol. 31, (2), pp. 193 – 198. DOI: 10.2337/dc07-1312
3. Komkova S. V. (2021). Technique for generating a feature vector from retinal images. Estestvennye i tekhnicheskie nauki, (4), pp. 250 – 252. [in Russian language]
4. Komkova S. V. (2022). Algorithm for Identification of Exudates in Human Retinal Images. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, Vol. 19, (1), pp. 47 – 51. [in Russian language] DOI: 10.14489/vkit.2022.01.pp.047-051

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

DOI: 10.14489/vkit.2022.07.pp.042-047

Скопируйте DOI статьи и перейдите по ссылке https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-vestnik-kompyuternyh-i-informatsionnyh-tehnologiy

В комментарии к заказу обязательно укажите DOI статьи.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

DOI: 10.14489/vkit.2022.07.pp.042-047

Copy the article DOI and follow the link https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-vestnik-kompyuternyh-i-informatsionnyh-tehnologiy

Please specify the article DOI in the order comments.