Estudio de la vida real sobre el modelado numérico de las arcadas temporales superiores e inferiores en imágenes de fondo de retina
Creators
- 1. Mexican Social Security Institute
- 2. Mathematics Research Center
Description
Introducción: La alta prevalencia de Diabetes Mellitus tipo 2 en México ha posicionado a la retinopatía diabética como la principal causa de ceguera en adultos en edad productiva en México. Por ello, la detección oportuna de este padecimiento es una tarea prioritaria para el sistema público de salud. En el presente artículo se estudia el desempeño de un nuevo algoritmo para la determinación de la forma de la arcada temporal mayor de la retina, mediante el uso de técnicas de segmentación de imágenes y modelado numérico de curvas. Método: La metodología propuesta emplea Filtros Gaussianos de Correspondencia que realzan la geometría de los vasos sanguíneos. Posteriormente, la estructura vascular es segmentada mediante la umbralización global de la imagen realzada. Dicha segmentación es utilizada como entrada para construir un modelo numérico de las arcadas temporales superior en inferior, utilizando funciones Spline. Resultados: La evaluación de desempeño se realizó utilizando 136 imágenes de pixeles. El algoritmo de segmentación automática de venas de la retina mediante el método GMF obtuvo un valor de Accuracy de 0.9852; el algoritmo de modelado numérico dio un resultado de 6.01 pixeles en la métrica de la distancia media al punto más cercano (MDCP). Otro estudio previo reportó 12.33 pixeles. Con respecto al tiempo, se reportó un tiempo promedio de 10.65 segundos por imagen. Discusión: El método propuesto fue capaz de realizar eficientemente el modelado numérico de las arcadas temporales en imágenes de fondo de ojo. Los resultados demuestran que este método es una herramienta computacional útil para el diagnóstico de alteraciones en la anatomía del ojo.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
مقدمة: أدى ارتفاع معدل انتشار مرض السكري من النوع 2 في المكسيك إلى اعتبار اعتلال الشبكية السكري السبب الرئيسي للعمى لدى البالغين في سن الإنتاج في المكسيك. لذلك، فإن الكشف في الوقت المناسب عن هذه الحالة هو مهمة ذات أولوية لنظام الصحة العامة. تدرس هذه المقالة أداء خوارزمية جديدة لتحديد شكل القوس الزمني الرئيسي لشبكية العين، من خلال استخدام تقنيات تجزئة الصور والنمذجة العددية للمنحنيات. الطريقة: تستخدم المنهجية المقترحة مرشحات المراسلات الغاوسية التي تعزز هندسة الأوعية الدموية. بعد ذلك، يتم تقسيم البنية الوعائية من خلال العتبة العالمية للصورة المحسنة. يستخدم هذا التقسيم كمدخلات لبناء نموذج رقمي للأقواس الزمنية العلوية والسفلية، باستخدام وظائف اللسان. النتائج: تم إجراء تقييم الأداء باستخدام 136 صورة بكسل. حصلت خوارزمية التجزئة التلقائية لأوردة الشبكية باستخدام طريقة GMF على قيمة دقة تبلغ 0.9852 ؛ أعطت خوارزمية النمذجة العددية نتيجة 6.01 بكسل في مقياس متوسط المسافة إلى أقرب نقطة (MDCP). أبلغت دراسة سابقة أخرى عن 12.33 بكسل. فيما يتعلق بالوقت، تم الإبلاغ عن متوسط وقت قدره 10.65 ثانية لكل صورة. المناقشة: كانت الطريقة المقترحة قادرة على إجراء النمذجة العددية للأقواس الزمنية بكفاءة في صور قاع العين. تظهر النتائج أن هذه الطريقة هي أداة حسابية مفيدة لتشخيص التغيرات في تشريح العين.Translated Description (English)
Introduction: The high prevalence of Type 2 Diabetes Mellitus in Mexico has positioned diabetic retinopathy as the main cause of blindness in adults of productive age in Mexico. Therefore, the timely detection of this condition is a priority task for the public health system. This article studies the performance of a new algorithm for determining the shape of the major temporal arch of the retina, through the use of image segmentation techniques and numerical modeling of curves. Method: The proposed methodology uses Gaussian Correspondence Filters that enhance the geometry of the blood vessels. Subsequently, the vascular structure is segmented by the global thresholding of the enhanced image. This segmentation is used as input to build a numerical model of the upper and lower temporal arches, using spline functions. Results: Performance evaluation was performed using 136 pixel images. The automatic segmentation algorithm of retinal veins using the GMF method obtained an Accuracy value of 0.9852; the numerical modeling algorithm gave a result of 6.01 pixels in the metric of mean distance to closest point (MDCP). Another previous study reported 12.33 pixels. With respect to time, an average time of 10.65 seconds per image was reported. Discussion: The proposed method was able to efficiently perform numerical modeling of temporal arches in fundus images. The results demonstrate that this method is a useful computational tool for the diagnosis of alterations in the anatomy of the eye.Translated Description (French)
Introduction : La forte prévalence du diabète sucré de type 2 au Mexique a positionné la rétinopathie diabétique comme la principale cause de cécité chez les adultes en âge de produire au Mexique. Par conséquent, la détection rapide de cette maladie est une tâche prioritaire pour le système de santé publique. Cet article étudie la performance d'un nouvel algorithme pour déterminer la forme de l'arcade temporelle majeure de la rétine, en utilisant des techniques de segmentation d'image et de modélisation numérique des courbes. Méthode : La méthodologie proposée utilise des filtres de correspondance gaussiens qui améliorent la géométrie des vaisseaux sanguins. Par la suite, la structure vasculaire est segmentée par le seuil global de l'image rehaussée. Cette segmentation est utilisée comme entrée pour construire un modèle numérique des arcades temporelles supérieures en inférieures, en utilisant les fonctions Spline. Résultats : L'évaluation de la performance a été réalisée à l'aide de 136 images de pixels. L'algorithme de segmentation automatique des veines de la rétine par la méthode GMF a obtenu une valeur d'Accuracy de 0,9852 ; l'algorithme de modélisation numérique a donné un résultat de 6,01 pixels sur la métrique de la distance moyenne au point le plus proche (MDCP). Une autre étude précédente a rapporté 12,33 pixels. En ce qui concerne le temps, un temps moyen de 10,65 secondes par image a été rapporté. Discussion : La méthode proposée a été en mesure de réaliser efficacement la modélisation numérique des arcades temporelles en images de fond d'œil. Les résultats démontrent que cette méthode est un outil de calcul utile pour le diagnostic des altérations de l'anatomie de l'œil.Files
1214.pdf
Files
(295.6 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:e8a9ef29c804777eed06f2ab9cf3e023
|
295.6 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- دراسة واقعية للنمذجة العددية للأقواس الزمنية العلوية والسفلية في صور خلفية الشبكية
- Translated title (English)
- Real-life study of numerical modeling of upper and lower temporal arches in retinal background images
- Translated title (French)
- Étude de la vie réelle sur la modélisation numérique des arcades temporelles supérieures et inférieures sur des images de fond de rétine
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4214564021
- DOI
- 10.21640/ns.v14i28.2745