Segmentation of blood vessels from retinal images

Retina görüntülerinden hastalık teşhisinin yapılabilmesinin ilk adımı kan damarlarının segmente edilmesidir. Bu çalışmada retina görüntüleri üzerinden kan damarlarının çıkartılması üzerine yapılan çalışmaları incelemeyi amaçlamaktadır. Bu nedenle literatürdeki mevcut makaleler kullanılan yöntemleri belirlemeye odaklanarak sistematik olarak derlenmiştir. Damar segmentasyonu problemine çözüm getiren ve literatürde bu alandaki ilk çalışmadan başlayarak son zamanlara kadar yapılan çalışmalardaki çözümler bazı kriterler dahilinde değerlendirilmiştir. Bu derleme çalışmasından anlaşılıyor ki, yıllar içerisinde segmentasyon için kullanılan yöntemlerde ciddi bir ilerleme kaydedilmiş ve retina görüntülerinden tüm damarların segmentasyonu kolaylıkla yapılabilir düzeye gelmiştir.

Retina görüntülerinden kan damarlarının segmentasyonu

The first step in diagnosing the disease from retinal images is the segmentation of blood vessels. In this study, it was aimed to investigate the extraction of blood vessels from retinal images. For this reason, existing articles in the literature have been compiled systematically, focusing on the identification of the methods used. Starting from the first study in the literatüre about this problem, solutions to the problem of vessel segmentation and studies until recently have been evaluated within the framework of some criteria. It can be concluded from this review, significant progress has been made in the methods used for segmentation over the years and segmentation of all vessels from retinal images has been made easily.

___

  • 1. Kanski JJ. Clinical Ophthalmology: A Systemic Approach, 6th ed. ed. London, UK: Elsevier Health Sciences 2007.
  • 2. Fraz MM, Remagnino P, Hoppe A, et al., Blood vessel segmentation methodologies in retinal images-A survey, Computer Methods and Programs in Biomedicine 2012;108:407-33.
  • 3. Kirbas C, Quek F. A Review of Vessel Extraction Techniques and Algorithms, ACM Computing Surveys, 2004;36:81-121.
  • 4. Chaudhuri S, Chatterjee S, Katz N, Nelson M, Goldbaum M, Detection of blood vessels in retinal images using two-dimensional matched filters. IEEE Trans Med Imag 1989;8:263-9.
  • 5. Chanwimaluang T, Fan G. An efficient algorithm for extraction of anatomical structures in retinal images, in: Proceeding of the IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Spain, 2003;1193-6.
  • 6. Hoover A, Kouznetsova V, Goldbaum M. Locating blood vessels in retinal images by piecewise threshold probing of a matched filter response. IEEE Trans Med Imaging 2000;19: 203-10.
  • 7. Cinsdikici MG, Aydin D. Detection of blood vessels in ophthalmoscope images using MF/ant (matched filter/ant colony) algorithm, Comp. Methods Prog. Biomed 2009;96:85-95.
  • 8. Al-Rawi M., Qutaishat M., Arrar M., An improved matched filter for blood vessel detection of digital retinal images, Comp Biol Med 2007;37:262-7.
  • 9. Serra J. Image Analysis and Mathematical Morphology, London: Academic 1982;1
  • 10. Mendonça AM, Campilho A. Segmentation of retinal blood vessels bycombining the detection of centerlines and morphological reconstruction. IEEE Trans Med Imag 2006;25:1200-13.
  • 11. Zana F, Klein JC. Segmentation of vessel-like patterns using mathematical morphology and curvature evaluation. IEEE Trans Image Process 2001;10:1010-9.
  • 12. Niemeijer M, Staal JJ, Van Ginneken B, Loog M, Abramoff MD. Comparative study of retinal vessel segmentation methods on a new publicly available database, SPIE Med Imag 2004;53:648-56.
  • 13. Staal J, Abràmoff MD, Niemeijer M, Viergever MA, van Ginneken B. Ridge based vessel segmentation in color images of the retina. IEEE Trans Med Imaging 2004;23:501-9.
  • 14. Garg S., Sivaswamy J., Chandra S., Unsupervised curvature-based retinal vessel segmentation, in: Proceeding of the IEEE International Symposium on Bio-Medical Imaging, USA, 2007;344-7.
  • 15. Sinthanayothin C., Boyce J.F., Cook H.L., Williamson T.H., Automated localisation of the optic disc, fovea, and retinal blood vessels from digital colour fundus images, Br J Ophthalmol 1999;83:902-10.
  • 16. Martinez-Perez ME, Hughes AD, Thom SA, Bharath AA, Parker KH. Segmentation of blood vessels from red-free and fluorescein retinal images. Med Image Anal 2007;11:47-61.
  • 17. Rezaee K, Haddadnia J, Tashk A. Optimized clinical segmentation of retinal blood vessels by usingcombination of adaptive filtering, fuzzy entropy and skeletonization, Applied Soft Computing 2017;52:937-51.
  • 18. Li Q, Feng B, Xie L, Liang P, Zhang H, Wang T. A cross-modality learning approach for vessel segmentation in retinal images. IEEE Trans Med Imag 2016;35:109-18.
  • 19. Krause M, Alles RM, Burgeth B, Weickert J. Fast retinal vessel analysis. J. Real-Time Image Process 2016;11:413-22.
  • 20. Barkana BD, Saricicek I, Yildirim B. Performance analysis of descriptive statistical features in retinal vessel segmentation via fuzzy logic, ANN, SVM, and classifier fusion, Knowledge-Based Syst 2017;118:165-76.
  • 21. Javidi M, Pourreza HR, Harati A. Vessel segmentation and microaneurysm detection using discriminative dictionary learning and sparse representation. Computer Methods and Programs in Biomedicine 2017;139:93-108.
  • 22. Frucci M, Riccio D, Baja GS, Serino L, Severe: Segmenting vessels in retina images. Pattern Recog Lett 2016;82:162-9.
  • 23. GeethaRamani R, Balasubramanian L. Retinal blood vessel segmentation employing image processing and data mining techniques for computerized retinal image analysis. Biocybern Biomed Engine 2016;36:102-18
Ortadoğu Tıp Dergisi-Cover
  • Başlangıç: 2009
  • Yayıncı: MEDİTAGEM Ltd. Şti.
Sayıdaki Diğer Makaleler

Eksudatif tonsillit ayırıcı tanısında tularemi ve seyrinde görülen cilt bulguları: iki olgu sunumu

Hatice KÖSE, Fatih TEMOÇİN

Ağızda karbonhidrat çalkalamanın futbolcularda aralıklı sprint performansı üzerine etkileri

Hakan KARABIYIK, Raci KARAYİĞİT, Burak Çağlar YAŞLI, Mitat KOZ, Gülfem ERSÖZ

Bilateral epidural hematom: olgu sunumu

Muhammed Taha Eser, Erdal Reşit YILMAZ, Hüseyin Hayri KERTMEN, Mehmet Ziya ÇETİNER

Segmentation of blood vessels from retinal images

Halil Murat ÜNVER, Ebru DUMAN AYDOĞAN, Yunus KÖKVER

Kronik venöz yetmezlik ve güncel tedavi seçenekleri

Mehmet KABALCI, Turgut KÜLTÜR

Karbonmonoksit zehirlenmesi

Serkan TURSUN, Ayşegül Alpcan, Cihat Şanlı, Mehmet KABALCI

İnce barsak obstrüksiyonuna yol açan nadir nedenler ve cerrahi tedavi sonuçları

Tugan TEZCANER, Birkan BİRBEN, Yahya EKİCİ, Feza Y KARAKAYALI, Aydıncan AKDUR, Merih TEPELİOĞLU, Gökhan MORAY

Solunum yollarından izole edilen genişlemiş spektrumlu ve indüklenebilir beta-laktamaz üreten bakterilerin direnç oranları

Pınar Şen, Erkan Yula, Tuna Demirdal, Selçuk Kaya, Salih Atakan Nemli, Mustafa Demirci

Adenotonsillektomi sonrasında gelişen postoperatif bulantı kusmayı önlemede proflaktik midazolam kullanımı

Ayça Tuba DUMANLI ÖZCAN, Erdal ÖZCAN, Ebru ÇANAKÇI, Korhan KILIÇ

Metastatik kolorektal kanser hastalarında 3. basamak tedavi seçeneği: rechallenge kemoterapi

Ersin Özaslan, Oktay BOZKURT, Ayşe Ocak Duran, Mevlude İnanç, Metin Özkan