O presente texto descreve métodos e apresenta resultados do projeto de pesquisa de mestrado intitulado \"Dois Problemas em Análise de Formas de Estruturas de Ramificação\". Ambos os problemas abordados estão relacionados às sub-áreas da Análise de Formas denominadas Caracterização e Descrição de Formas. O primeiro problema consiste na investigação de um conjunto de características propostas para distingüir, primeiramente, entre estruturas de ramificação de vasos sangüíneos em imagens de retina segmentadas manualmente e automaticamente. A seguir, as mesmas características são aplicadas para discernir entre estruturas de ramificação de vasos sangüíneos em imagens de retina com e sem retinopatia diabética proliferativa (Proliferative Diabetic Retinopathy - PDR). A PDR é uma das patologias associadas à diabetes, que pode culminar na cegueira do indivíduo. Diagnósticos são possíveis por meio de imagens de fundo de olho e, quando efetuados precocemente, viabilizam intervenções oportunas evitando a perda da visão. Neste trabalho, 27 imagens digitais de fundo de olho foram segmentadas por dois processos distintos, isto é, segmentação manual por um especialista e a segmentação automática, mediante a transformada contínua Wavelet - CWT e classificadores estatísticos. Visando à caracterização destas formas, um conjunto de 08 características foi proposto. Este conjunto foi formado por três grupos, a saber: descritores tradicionais geométricos (Área, Perímetro e Circularidade), descritores associados à transformada wavelet ( 2o momento estatístico da distribuição de módulos da CWT, Entropia de Orientação da distribuição de fases da CWT e Curvatura) e um descritor fractal (Dimensão de Correlação - Global e Mediana). Uma Análise Discriminante Linear LDA revelou que as características geométricas tradicionais não detectam o início da retinopatia diabética proliferativa. A maior capacidade discriminante individual foi exibida pela Curvatura, com Área sob a curva ROC de 0.76. Um subconjunto com 6 características apresentou grande capacidade discriminante com Área sob a curva ROC de 0.90. O segundo problema diz respeito à extração de contorno de estruturas de ramificação bidimensionais de neurônios tridimensionais. Este trabalho contribui originalmente com uma solução para este problema, propondo dois algoritmos desenvolvidos para Rastreamento de Ramos e Extração do Contorno Paramétrico de estruturas de ramificação, capazes de transpor regiões críticas formadas por cruzamentos ocasionados pela projeção de estruturas 3D no plano das imagens 2D. Grande parte dos métodos baseados em contorno para análise de formas de estruturas de ramificação de células neuronais não produz representações corretas destas formas, devido à presença de sobreposições entre processos neuronais, levando os algoritmos tradicionais de extração de contorno a ignorar as regiões mais internas destas estruturas, gerando representações incompletas. O sistema proposto neste trabalho foi desenvolvido objetivando a solução do problema de extração de contorno, mesmo na presença de múltiplas sobreposições. Inicialmente, a imagem de entrada é pré-processada, gerando um esqueleto 8-conexo com ramos de um pixel de largura, um conjunto de sementes de sub-árvores dendríticas e um conjunto de regiões críticas (bifurcações e cruzamentos). Para cada sub-árvore, o algoritmo de rastreamento rotula todos os pixels válidos de um ramo, até chegar em uma região crítica, onde o algoritmo decide a direção em que deve continuar o rastreamento. Nosso algoritmo mostrou-se robusto, mesmo quando aplicado a imagens com segmentos paralelos muito próximos. Resultados obtidos com imagens reais (neurônios) são apresentados. / This document describes methods and presents results from the Master of Science\'s research project in computer science entitled \"Two Problems in Shape Analysis of Branching Structures\". Both tackled problems herein are related to Shape Analysis sub-fields, namely Characterization and Description of shapes. The former problem consists of an investigation on a proposed set of features aimed at discriminating, firstly, between blood vessels branching structures manually and automatically segmented. In the sequel, the same features are used to assess their discriminative capability in distinguishing between blood vessels branching structures with and withoud proliferative diabetic retinopathy (PDR). The PDR is a pathology related to diabetes, which may lead to the blindness. Diagnosis is possible through optic fundus image analysis, which may allow timely interventions preventing vision loss. In this work, 27 digital optic fundus images were segmented by two distinct segmentation processes, i.e. manual segmentation carried out by an especialist and automated segmentation, through the CWT (Continuous Wavelet Transform) and statistical classifiers. In order to characterize such a shapes, a set of 8 features has been proposed. The aforementioned set was comprised of three features groups, that is: traditional geometric descriptors (Area, Perimeter and Circularity), wavelet-based descriptors (2nd statistical moment from the CWT Modulus distribution, Orientation Entropy from the CWT Phase distribution and Curvature) and a fractal descriptor (Correlation Dimension - global and median). Linear Discriminant Analysis LDA revelead that the traditional geometric features are not able to detect early proliferative diabetic retinopathy. The largest singular discriminant capability was shown by the Curvature, with area under the ROC curve of 0.76. A subset of 6 features presented a good discriminating power with area under the curve of 0.90. The second problem concerns contour extraction from 2D branching structures of 3D neurons. This work contributes with an original solution for such a problem, proposing two algorithms devised for Branches Tracking and Branching Structures Contour Extraction. The proposed algorithms are able to traverse critical regions implied by the projection of 3D structures onto a 2D image plane. Most of contour-based methods intended to shape analysis of neuronal branching structures fall short of yielding proper shape representations, owing to the presence of overlapings among neuronal processes, causing the traditional algorithms for contour following to ignore the innermost regions, thus generating incomplete representations. The proposed framework system was developed aiming at the solution of the contour extraction problem, even in the presence of multiple overlapings. The input image is pre-processed, so as to obtain an 8-connected skeleton with one-pixel wide branches, a set of seeds of dendritic sub-trees and a set of critical regions (bifurcations, crossings and superpositions). For each sub-tree, the Branches Tracking Algorithm labels all valid pixels of a branch, until reaching a critical region, where the algorithm decides about the direction to go on with the tracking. Our algorithm has shown robustness, even in images plenty of very close parallel segments. Results with real images (neurons) are presented.

Las enfermedades neurodegenerativas cursan con la degeneración y muerte de las neuronas las cuales son incapaces de suplir su propia muerte. Debido a esta característica enfermedades como el Alzheimer, el Parkinson o el Glaucoma no tienen cura en la actualidad. La retina es una proyección del sistema nervioso central (SNC) encapsulada en el globo ocular y aislada del resto del SNC, lo que la hace fácilmente accesible a la manipulación experimental. En este trabajo estudiamos las alteraciones funcionales de la retina con el electrorretinograma de campo completo (ERG), técnica basada en el registro de la respuesta eléctrica retiniana tras la presentación de un estímulo de luz homogéneo. Así hemos estudiado los efectos de la sección del nervio, del aumento de presión intraocular y de la fototoxicidad, dichas lesiones afectan selectivamente a determinadas poblaciones neuronales retinianas e imitan enfermedades neurodegenerativas como el Glaucoma o la Degeneración Macular Asociada a la Edad. / Neurodegenerative diseases are characterized by degeneration and death of neurons which are unable to recover after a given insult, thus impairing functional recuperation. Because of this, there is no cure for diseases such as Alzheimer, Parkinson or Glaucoma. The retina is a projection of the central nervous system (CNS) located in the eye and therefore, isolated from the rest of the CNS. This makes the retina a very good model for experimental manipulation. In this work we have studied the functional changes in the retina by full field electroretinograme (ERG). This technique records the electric response of the retina after presentation of homogeneous light stimuli. We have studied the effects that optic nerve sections, increase of the intraocular pressure and phototoxicity have on ERG recordings. These lesions impair selectively certain retinal neuronal populations and imitate neurodegenerative diseases as Glaucoma or Age-related Macular Degeneration.

O presente texto descreve métodos e apresenta resultados do projeto de pesquisa de mestrado intitulado \"Dois Problemas em Análise de Formas de Estruturas de Ramificação\". Ambos os problemas abordados estão relacionados às sub-áreas da Análise de Formas denominadas Caracterização e Descrição de Formas. O primeiro problema consiste na investigação de um conjunto de características propostas para distingüir, primeiramente, entre estruturas de ramificação de vasos sangüíneos em imagens de retina segmentadas manualmente e automaticamente. A seguir, as mesmas características são aplicadas para discernir entre estruturas de ramificação de vasos sangüíneos em imagens de retina com e sem retinopatia diabética proliferativa (Proliferative Diabetic Retinopathy - PDR). A PDR é uma das patologias associadas à diabetes, que pode culminar na cegueira do indivíduo. Diagnósticos são possíveis por meio de imagens de fundo de olho e, quando efetuados precocemente, viabilizam intervenções oportunas evitando a perda da visão. Neste trabalho, 27 imagens digitais de fundo de olho foram segmentadas por dois processos distintos, isto é, segmentação manual por um especialista e a segmentação automática, mediante a transformada contínua Wavelet - CWT e classificadores estatísticos. Visando à caracterização destas formas, um conjunto de 08 características foi proposto. Este conjunto foi formado por três grupos, a saber: descritores tradicionais geométricos (Área, Perímetro e Circularidade), descritores associados à transformada wavelet ( 2o momento estatístico da distribuição de módulos da CWT, Entropia de Orientação da distribuição de fases da CWT e Curvatura) e um descritor fractal (Dimensão de Correlação - Global e Mediana). Uma Análise Discriminante Linear LDA revelou que as características geométricas tradicionais não detectam o início da retinopatia diabética proliferativa. A maior capacidade discriminante individual foi exibida pela Curvatura, com Área sob a curva ROC de 0.76. Um subconjunto com 6 características apresentou grande capacidade discriminante com Área sob a curva ROC de 0.90. O segundo problema diz respeito à extração de contorno de estruturas de ramificação bidimensionais de neurônios tridimensionais. Este trabalho contribui originalmente com uma solução para este problema, propondo dois algoritmos desenvolvidos para Rastreamento de Ramos e Extração do Contorno Paramétrico de estruturas de ramificação, capazes de transpor regiões críticas formadas por cruzamentos ocasionados pela projeção de estruturas 3D no plano das imagens 2D. Grande parte dos métodos baseados em contorno para análise de formas de estruturas de ramificação de células neuronais não produz representações corretas destas formas, devido à presença de sobreposições entre processos neuronais, levando os algoritmos tradicionais de extração de contorno a ignorar as regiões mais internas destas estruturas, gerando representações incompletas. O sistema proposto neste trabalho foi desenvolvido objetivando a solução do problema de extração de contorno, mesmo na presença de múltiplas sobreposições. Inicialmente, a imagem de entrada é pré-processada, gerando um esqueleto 8-conexo com ramos de um pixel de largura, um conjunto de sementes de sub-árvores dendríticas e um conjunto de regiões críticas (bifurcações e cruzamentos). Para cada sub-árvore, o algoritmo de rastreamento rotula todos os pixels válidos de um ramo, até chegar em uma região crítica, onde o algoritmo decide a direção em que deve continuar o rastreamento. Nosso algoritmo mostrou-se robusto, mesmo quando aplicado a imagens com segmentos paralelos muito próximos. Resultados obtidos com imagens reais (neurônios) são apresentados. / This document describes methods and presents results from the Master of Science\'s research project in computer science entitled \"Two Problems in Shape Analysis of Branching Structures\". Both tackled problems herein are related to Shape Analysis sub-fields, namely Characterization and Description of shapes. The former problem consists of an investigation on a proposed set of features aimed at discriminating, firstly, between blood vessels branching structures manually and automatically segmented. In the sequel, the same features are used to assess their discriminative capability in distinguishing between blood vessels branching structures with and withoud proliferative diabetic retinopathy (PDR). The PDR is a pathology related to diabetes, which may lead to the blindness. Diagnosis is possible through optic fundus image analysis, which may allow timely interventions preventing vision loss. In this work, 27 digital optic fundus images were segmented by two distinct segmentation processes, i.e. manual segmentation carried out by an especialist and automated segmentation, through the CWT (Continuous Wavelet Transform) and statistical classifiers. In order to characterize such a shapes, a set of 8 features has been proposed. The aforementioned set was comprised of three features groups, that is: traditional geometric descriptors (Area, Perimeter and Circularity), wavelet-based descriptors (2nd statistical moment from the CWT Modulus distribution, Orientation Entropy from the CWT Phase distribution and Curvature) and a fractal descriptor (Correlation Dimension - global and median). Linear Discriminant Analysis LDA revelead that the traditional geometric features are not able to detect early proliferative diabetic retinopathy. The largest singular discriminant capability was shown by the Curvature, with area under the ROC curve of 0.76. A subset of 6 features presented a good discriminating power with area under the curve of 0.90. The second problem concerns contour extraction from 2D branching structures of 3D neurons. This work contributes with an original solution for such a problem, proposing two algorithms devised for Branches Tracking and Branching Structures Contour Extraction. The proposed algorithms are able to traverse critical regions implied by the projection of 3D structures onto a 2D image plane. Most of contour-based methods intended to shape analysis of neuronal branching structures fall short of yielding proper shape representations, owing to the presence of overlapings among neuronal processes, causing the traditional algorithms for contour following to ignore the innermost regions, thus generating incomplete representations. The proposed framework system was developed aiming at the solution of the contour extraction problem, even in the presence of multiple overlapings. The input image is pre-processed, so as to obtain an 8-connected skeleton with one-pixel wide branches, a set of seeds of dendritic sub-trees and a set of critical regions (bifurcations, crossings and superpositions). For each sub-tree, the Branches Tracking Algorithm labels all valid pixels of a branch, until reaching a critical region, where the algorithm decides about the direction to go on with the tracking. Our algorithm has shown robustness, even in images plenty of very close parallel segments. Results with real images (neurons) are presented.

Dentre as células ganglionares da retina existe uma pequena população de células que contem melanopsina e respondem diretamente à luz. Estas são as células ganglionares intrinsecamente fotossensíveis (ipRGCs), cujas funções são principalmente não visuais. Dentre as funções não visuais das ipRGCs sua influência na resposta pupilar dependente da luz foi o objeto central desta tese. Tanto a retina interna, através das ipRGCs, quanto a retina externa, através dos bastonetes e cones, fornecem uma informação neural que regula a resposta pupilar à luz (RPL). Este estudo avaliou a integridade das ipRGCs através do RPL em pacientes com glaucoma primário de ângulo aberto (GPAA), leve, moderado e avançado, e em pacientes com síndrome da apnéia obstrutiva do sono (SAOS), moderada e grave. Também foi avaliada a discriminação cromática e a sensibilidade ao contraste espacial de luminância (SC), a perimetria visual e a espessura da retina avaliada por tomografia de coerência óptica (OCT). Foram avaliados 98 participantes: 45 pacientes com GPAA ( 27, 18; idade média = 65,84 + 10,20), 28 pacientes com SAOS ( 14, 14; idade média = 52,93 + 7,13), e 25 controles ( 17, 8; idade média = 54,27 + 8,88). Após o exame oftalmológico foram avaliadas a SC de grades e a discriminação de cores através do Cambridge Colour Test (CCT). A avaliação do RPL foi feita apresentando-se flashes de 470 e 640 nm, de 1s de duração, em 7 luminâncias desde -3 até 2.4 log cd/m2 em um Ganzfeld Q450 SC (Roland Consult). O RPL foi registrado pelo sistema de eye tracker View Point System (Arrington Research Inc.). Os testes foram realizados em ambos os olhos, de forma monocular e no escuro. Para a comparação dos dados entre os grupos, utilizou-se um modelo de equações de estimação generalizada (GEE), para correção da dependência entre os dois olhos. O RPL dos pacientes com GPAA moderado e avançado apresentou redução significativa na amplitude do pico, dependente da severidade do glaucoma, nas diferentes luminâncias tanto para 470 nm quanto para 640 nm, evidenciando redução das contribuições dos cones e bastonetes ao RPL. As contribuições das ipRGCs ao RPL (avaliadas pela amplitude da resposta sustentada entre 6-8 s) foram também significativamente menores em GPAA moderado e avançado. No estado inicial do GPAA as contribuições das ipRGCs para o RPL encontram-se preservadas. No entanto, o GPAA parece afetar o processamento espacial desde o inicio da doença. Nos pacientes com GPAA leve foi observada uma perda acentuada nas faixas baixas de frequência espacial, compatível com prejuízo seletivo das células ganglionares do tipo M. A SC de pacientes com GPAA moderado e avançado mostrou perdas nas faixas baixas e altas de frequência espacial, apontando um prejuízo nas vias parvo- e margnocelulares. Uma perda significativa da discriminação de cores no eixo azul-amarelo foi observada em todos os estágios do GPAA. O RPL nos pacientes com SAOS está parcialmente preservado, não obstante, as respostas da amplitude do pico para o flash de 470 nm diminuem conforme aumenta a severidade da SAOS. As contribuições dos fotorreceptores da retina externa ao RPL, foram significativamente menores em algumas das luminâncias. Não foram observadas diferenças significativas de SC ou discriminação de cores nos pacientes com SAOS. Em conclusão, no estágio moderado e avançado do glaucoma tanto as contribuições das ipRGCs ao RPL quanto as vias M e P, se encontram mais afetadas do que no inicio do GPAA, quando a via parvocelular e as contribuições das ipRGCs ao RPL parecem estar mais preservadas / Among the retina ganglion cells there are a small population of cells containing melanopsin and which respond directly to light. They are the intrinsically photosensitive ganglion cells (ipRGCs), whose functions are mainly non-visual. Among these non-visual functions of the ipRGCs, their influence on the pupillary response as a function of light was the central subject of this thesis. Both the inner retina through the ipRGCs and the outer retina through the rods and cones, provide neural information that regulates the pupillary light response (PLR) to light. This study evaluated the integrity of ipRGCs through PLR in patients with Primary Open Angle Glaucoma (POAG), mild, moderate and advanced, and in patients with Obstructive Sleep Apnea Syndrome (OSAS), moderate and severe. We evaluated also the color discrimination and achromatic spatial contrast sensitivity (CS), visual perimetry and retinal thickness evaluated by Optical Coherence Tomography (OCT). 98 participants were evaluated, 45 patients with POAG ( 27 18; mean age = 65.84 + 10.20), 28 with OSAS ( 14 14; mean age = 52.93 + 7.13) and 25 controls ( 17 8; mean age = 54.27 + 8.88). After the ophthalmological exam it was evaluated the contrast sensitivity and color discrimination measures using the Cambridge Colour Test (CCT). Pupil responses were elicited by Ganzfeld (Q450 SC, Roland Consult) presentation of 1-sec flashes of 470- and 640-nm at 7 luminance from -3 to 2.4 log cd/m2. PLR was measured with the eye tracker system View Point (Arrington Research Inc.). The tests were performed monocularly, on both eyes, in a darkened room. In order to compare data across groups, we used a General Estimating Equations (GEE) to adjust for within subject inter-eye correlations. Patients with moderate and advanced POAG had a significantly decreased PLR that depends on the severity of the glaucoma, for both the 470- and 640-nm stimuli, making evident the reduction of the contributions of the cones and rods to the PLR. The contributions of ipRGCs to PLR (assessed by the amplitude of the sustained response between 6 8 sec) were also significantly lower in patients with moderate and advanced POAG. In the initial and mild stages of POAG the contribution of ipRGCs to the PLR is preserved. However, POAG appears to affect spatial processing from the early stages of the disease. Mild-POAG patients showed a marked loss in the low spatial frequency bands, compatible with selective loss of magnocellular ganglion cells. The CS of patients with moderate and advanced POAG showed losses at both low and high spatial frequencies, suggesting a loss in both parvo- and margnocellular channels. A significant loss of color discrimination along the blue-yellow axis was observed in all stages of POAG. The PLR in patients with OSAS is partially preserved, however the peak amplitude responses for the 470-nm flash decreased with increased severity of OSAS. The contributions of the photoreceptors of the outer retina to the PLR were significantly lower at some of the luminance. Significant differences in CS or color discrimination were not observed in patients with OSAS. In conclusion, in moderate and advanced stages of glaucoma, both the contributions of ipRGCs to PLR as well as the M- and P channels, were found more affected than at the beginning of POAG, in contrast the parvocellular channel and the contributions of ipRGCs on the PLR would be more preserved