Resumen de Fundus digital image processing: automated segmentation of the main retinal anatomical structures
- español
La retinopatía diabética (RD) es una enfermedad crónica, causada por complicaciones derivadas de la diabetes mellitas, que constituye la primera causa de ceguera en la población en edad laboral de los países desarrollados. Aunque la RD es incurable, su progresión puede controlarse si se detecta en sus fases iniciales. Sin embargo, su diagnóstico precoz presenta una dificultad importante ya que los pacientes afectados no perciben síntomas hasta que evidencian pérdida de visión, lo cual ocurre en etapas avanzadas de la enfermedad. Esta tesis se enmarca dentro de un proyecto de investigación cuyo fin es el desarrollo de un sistema integral para el diagnóstico automatizado de la RD mediante análisis de imágenes digitales de la retina. Una de las tareas que constituye la base para la implementación de un sistema de tales características es la segmentación automática de las principales estructuras anatómicas de la retina. Este es el objetivo principal de esta tesis, desarrollar nuevas metodologías de alta precisión, robustas y rápidas para la segmentación del disco óptico, árbol vascular y mácula. Además, en el contexto de segmentación automática del árbol vascular, también se propone una nueva función de evaluación de la calidad global de estas segmentaciones. Las metodologías de segmentación desarrolladas mejoran la precisión de las técnicas más representativas existentes en la literatura. Este trabajo constituye, por tanto, un avance en el desarrollo de sistemas automatizados para el diagnóstico de la RD.
- English
Diabetic retinopathy (DR) is a chronic disease, caused by complications of diabetes mellitus, which nowadays constitutes the primary cause of blindness in people of working age in the developed world. In spite of DR is not curable, its progression can be controlled if it is detected in the early stages. However, early detection of DR is a difficult task since affected patients do not perceive symptoms until visual loss develops, which occurs in the later disease stages. This thesis is framed within a research project which aim is the development of a comprehensive system for the automated diagnosis of DR by means of digital retinal image analysis. One of the main tasks in the implementation of such a system is the automated segmentation of the main anatomical structures of the retina. This is the main goal of this thesis, the development of new high accurate, robust and fast methodologies for the optic disc, vascular tree and macula segmentation. Moreover, in the context of the automated segmentation of the vascular tree, a new function for global quality evaluation of these segmentations is also proposed. The presented segmentation methodologies enhance the accuracy shown by the most outstanding techniques present in the literature. Therefore, this work constitutes a step forward in the development of automated systems for the early detection of DR.
