Universitat Rovira i Virgili
Puig Valls, Domènec
Romero Aroca, Pedro
Valls Mateu, Aïda
2021-04-21
159 p.
Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Aquesta tesi s'emmarca dins del pla integral de prevenció precoç de la Retinopatia Diabètica (RD) posat en marxa pel govern espanyol seguint les recomanacions de l'Organització Mundial de la Salut de promoure iniciatives que consciencien sobre la importància de fer revisions oculars regulars entre les persones amb diabetis. Per tal de poder determinar el nivell de retinopatia diabètica cal localitzar i identificar diferents tipus de lesions a la retina. Per poder fer-ho, cal que primer s'eliminin de la imatge les estructures anatòmiques normals de l'ull (vasos sanguinis, disc òptic i fòvea) a fi de fer més visibles les anomalies. Aquesta tesi s'ha centrat en aquest pas de neteja de la imatge. En primer lloc, aquesta tesi proposa un nou marc per a la segmentació ràpida i automàtica del disc òptic basat en la Teoria del Portafoli de Markowitz. En base a aquesta teoria es proposa un model innovador de fusió de colors capaç d'admetre qualsevol metodologia de segmentació en el camp de la imatge mèdica. Aquest enfoc s'estructura com una etapa de pre-processament potent i en temps real que es podria integrar-se a la pràctica clínica diària, permetent accelerar el diagnòstic de la DR a causa de la seva simplicitat, rendiment i velocitat. La segona contribució d'aquesta tesi és un mètode per fer simultàniament una segmentació dels vasos sanguinis i la detecció de la zona avascular foveal, reduint considerablement el temps de processament d'imatges. A més a més, el primer component de l'espai de color xyY (que representa els valors de crominància) és el que predomina en l'estudi dels diferents components de color desenvolupat en aquesta tesi, centrat en la segmentació dels vasos sanguinis i la detecció de fòvea. Finalment, es proposa una recopilació automàtica de mostres per fer una interpolació estadística del color i que són utilitzades en l'algorisme de segmentació de Convexity Shape Prior. La tesi també proposa un altre mètode de segmentació dels vasos sanguinis que es basa en una selecció de característiques efectiva basada arbres de decisions. S'ha aconseguit trobar les 5 característiques més rellevants per segmentar aquestes estructures oculars. La validació mitjançant tres tècniques de classificació diferents (arbres de decisions, xarxes neuronals i màquines de suport vectorial).
Esta tesis se enmarca dentro del plan integral de prevención contra la Retinopatía Diabética (RD), ejecutado por el Gobierno de España alineado a las políticas de la Organización Mundial de la Salud para promover iniciativas que conciencien a la población con diabetes sobre la importancia de exámenes oculares de manera periódica. Para poder determinar el nivel de retinopatía diabética hace falta localizar e identificar diferentes tipos de lesiones en la retina. Para conseguirlo primero se han de eliminar de la imagen las estructures anatómicas normales del ojo (vasos sanguíneos, disco óptico y fóvea) para hacer visibles las anomalías. Esta tesis se ha centrado en este paso de limpieza de la imagen. En primer lugar, esta tesis propone un novedoso enfoque para la segmentación rápida y automática del disco óptico basado en la Teoría de Portafolio de Markowitz. En base a esta teoría se propone un innovador modelo de fusión de color capaz de soportar cualquier metodología de segmentación en el campo de las imágenes médicas. Este enfoque se estructura como una etapa de preprocesamiento potente y en tiempo real que podría integrarse en la práctica clínica diaria para acelerar el diagnóstico de RD debido a su simplicidad, rendimiento y velocidad. La segunda contribución de esta tesis es un método para segmentar simultáneamente los vasos sanguíneos y detectar la zona avascular foveal, reduciendo considerablemente el tiempo de procesamiento para tal tarea. Adicionalmente, la primera componente del espacio de color xyY (que representa los valores de crominancia) es la que predomina del estudio de las diferentes componentes de color realizado en esta tesis para la segmentación de vasos sanguíneos y la detección de la fóvea. Finalmente, se propone una recolección automática de muestras para interpolarlas basadas en la información estadística de color y que a su vez son la base del algoritmo Convexity Shape Prior. La tesis también propone otro método de segmentación de vasos sanguíneos basado en una selección efectiva de características soportada en árboles de decisión. Se ha conseguido encontrar las 5 características más relevantes para la segmentación de estas estructuras oculares. La validación utilizando tres técnicas de clasificación (árbol de decisión, red neuronal artificial y máquina de soporte vectorial).
This thesis is framed within the comprehensive plan for early prevention of Diabetic Retinopathy (DR) launched by the Spain government following the World Health Organization to promote initiatives that raise awareness of the importance of regular eye exams among people with diabetes. To determine the level of diabetic retinopathy, we need to find and identify different types of lesions in the eye fundus. First, the normal anatomic structures of the eye (blood vessels, optic disc and fovea) must be removed from the image, in order to make visible the abnormalities. This thesis has focused on this step of image cleaning. This thesis proposes a novel framework for fast and fully automatic optic disc segmentation based on Markowitz's Modern Portfolio Theory to generate an innovative color fusion model capable of admitting any segmentation methodology in the medical imaging field. This approach acts as a powerful and real-time pre-processing stage that could be integrated into daily clinical practice to accelerate the diagnosis of DR due to its simplicity, performance, and speed. This thesis's second contribution is a method to simultaneously make a blood vessel segmentation and foveal avascular zone detection, considerably reducing the required image processing time. In addition, the first component of the xyY color space representing the chrominance values is the most supported according to the approach developed in this thesis for blood vessel segmentation and fovea detection. Finally, several samples are collected for a color interpolation procedure based on statistic color information and are used by the well-known Convexity Shape Prior segmentation algorithm. The thesis also proposes another blood vessel segmentation method that relies on an effective feature selection based on decision tree learning. This method is validated using three different classification techniques (i.e., Decision Tree, Artificial Neural Network, and Support Vector Machine).
Retinopatia diabètica; Anàlisi d'imatges mèdiques; Segmentació de la imatge del fons; Retinopatía diabética; Análisis de imágenes médicas; Segmentación de la imagen del fondo de ojo; Diabetic retinopathy; Medical image analysis; Fundus image segmentation
61 - Medical sciences; 62 - Engineering. Technology in general; 621.3 Electrical engineering
Ingeniería y arquitectura
ADVERTIMENT. Tots els drets reservats. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
