Cílem mé diplomové práce bylo navrhnout metodu analýzy retinálních sekvencí, která bude hodnotit kvalitu jednotlivých snímků. V teoretické části se také zabývám vlastnostmi retinálních sekvencí a způsobem registrace snímků z fundus kamery. V praktické části je implementována metoda hodnocení kvality snímků, která je otestována na reálných retinálních sekvencích a vyhodnocena její úspěšnost. Práce hodnotí i vliv této metody na registraci retinálních snímků.

[ES] Las imágenes de fondo de ojo son muy utilizadas por los oftalmólogos para la evaluación de la retina y la detección de glaucoma. Esta patología es la segunda causa de ceguera en el mundo, según estudios de la Organización Mundial de la Salud (OMS). En esta tesis doctoral, se estudian algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) para la evaluación automática del glaucoma usando imágenes de fondo de ojo. En primer lugar, se proponen dos métodos para la segmentación automática. El primer método utiliza la transformación Watershed Estocástica para segmentar la copa óptica y posteriormente medir características clínicas como la relación Copa/Disco y la regla ISNT. El segundo método es una arquitectura U-Net que se usa específicamente para la segmentación del disco óptico y la copa óptica. A continuación, se presentan sistemas automáticos de evaluación del glaucoma basados en redes neuronales convolucionales (CNN por sus siglas en inglés). En este enfoque se utilizan diferentes modelos entrenados en ImageNet como clasificadores automáticos de glaucoma, usando fine-tuning. Esta nueva técnica permite detectar el glaucoma sin segmentación previa o extracción de características. Además, este enfoque presenta una mejora considerable del rendimiento comparado con otros trabajos del estado del arte. En tercer lugar, dada la dificultad de obtener grandes cantidades de imágenes etiquetadas (glaucoma/no glaucoma), esta tesis también aborda el problema de la síntesis de imágenes de la retina. En concreto se analizaron dos arquitecturas diferentes para la síntesis de imágenes, las arquitecturas Variational Autoencoder (VAE) y la Generative Adversarial Networks (GAN). Con estas arquitecturas se generaron imágenes sintéticas que se analizaron cualitativa y cuantitativamente, obteniendo un rendimiento similar a otros trabajos en la literatura. Finalmente, en esta tesis se plantea la utilización de un tipo de GAN (DCGAN) como alternativa a los sistemas automáticos de evaluación del glaucoma presentados anteriormente. Para alcanzar este objetivo se implementó un algoritmo de aprendizaje semi-supervisado. / [CA] Les imatges de fons d'ull són molt utilitzades pels oftalmòlegs per a l'avaluació de la retina i la detecció de glaucoma. Aquesta patologia és la segona causa de ceguesa al món, segons estudis de l'Organització Mundial de la Salut (OMS). En aquesta tesi doctoral, s'estudien algoritmes d'aprenentatge automàtic (machine learning) per a l'avaluació automàtica del glaucoma usant imatges de fons d'ull. En primer lloc, es proposen dos mètodes per a la segmentació automàtica. El primer mètode utilitza la transformació Watershed Estocàstica per segmentar la copa òptica i després mesurar característiques clíniques com la relació Copa / Disc i la regla ISNT. El segon mètode és una arquitectura U-Net que s'usa específicament per a la segmentació del disc òptic i la copa òptica. A continuació, es presenten sistemes automàtics d'avaluació del glaucoma basats en xarxes neuronals convolucionals (CNN per les sigles en anglès). En aquest enfocament s'utilitzen diferents models entrenats en ImageNet com classificadors automàtics de glaucoma, usant fine-tuning. Aquesta nova tècnica permet detectar el glaucoma sense segmentació prèvia o extracció de característiques. A més, aquest enfocament presenta una millora considerable del rendiment comparat amb altres treballs de l'estat de l'art. En tercer lloc, donada la dificultat d'obtenir grans quantitats d'imatges etiquetades (glaucoma / no glaucoma), aquesta tesi també aborda el problema de la síntesi d'imatges de la retina. En concret es van analitzar dues arquitectures diferents per a la síntesi d'imatges, les arquitectures Variational Autoencoder (VAE) i la Generative adversarial Networks (GAN). Amb aquestes arquitectures es van generar imatges sintètiques que es van analitzar qualitativament i quantitativament, obtenint un rendiment similar a altres treballs a la literatura. Finalment, en aquesta tesi es planteja la utilització d'un tipus de GAN (DCGAN) com a alternativa als sistemes automàtics d'avaluació del glaucoma presentats anteriorment. Per assolir aquest objectiu es va implementar un algoritme d'aprenentatge semi-supervisat. / [EN] Fundus images are widely used by ophthalmologists to assess the retina and detect glaucoma, which is, according to studies from the World Health Organization (WHO), the second cause of blindness worldwide. In this thesis, machine learning algorithms for automatic glaucoma assessment using fundus images are studied. First, two methods for automatic segmentation are proposed. The first method uses the Stochastic Watershed transformation to segment the optic cup and measures clinical features such as the Cup/Disc ratio and ISNT rule. The second method is a U-Net architecture focused on the optic disc and optic cup segmentation task. Secondly, automated glaucoma assessment systems using convolutional neural networks (CNNs) are presented. In this approach, different ImageNet-trained models are fine-tuned and used as automatic glaucoma classifiers. These new techniques allow detecting glaucoma without previous segmentation or feature extraction. Moreover, it improves the performance of other state-of-art works. Thirdly, given the difficulty of getting large amounts of glaucoma-labelled images, this thesis addresses the problem of retinal image synthesis. Two different architectures for image synthesis, the Variational Autoencoder (VAE) and Generative Adversarial Networks (GAN) architectures, were analysed. Using these models, synthetic images that were qualitative and quantitative analysed, reporting state-of-the-art performance, were generated. Finally, an adversarial model is used to create an alternative automatic glaucoma assessment system. In this part, a semi-supervised learning algorithm was implemented to reach this goal. / The research derived from this doctoral thesis has been supported by the Generalitat Valenciana under the scholarship Santiago Grisolía [GRISOLIA/2015/027]. / Díaz Pinto, AY. (2019). Machine Learning for Glaucoma Assessment using Fundus Images [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/124351 / TESIS

Before year 1895, the doctors could only make a probable diagnosis based on what the patient could tell and it was hurt and there was no discernable change to the outside of the body. With X-ray, it was possible to see inside the patient without first cutting it, you can say that the X-ray was the starting point for diagnostic imaging.The further development of X-ray gave CT (Computed Tomography), where X-ray tubes and detectors rotate around the patient while the patient table moves. Besides CT also developed MRI (Magnetic Resonance Imaging), PET (Positron Emission Tomography) and Ultrasound. Common to these methods is that the produced 3D images.In 1990 a completely new approach for diagnostic imaging, OCT (optical coherence tomography), by measuring the phase shift and the intensity of reflected light, it provides real-time and non-destructive measurements (in vivo) a resolution of 1 to 15 microns, much higher than all other standard imaging techniques. You could say that OCT machine can be compared to ultrasound, which uses the reflection of sound waves to interpretation.The first OCT machines were of type TD (Time Domain), these had low resolution and low scanning speed. In 2005 came the SD-OCT, they had higher resolution and scanning speed, SD stands for spectral domain, SD-OCT is sometimes called FD-OCT as Fourier transformed signals and operating in the frequency domain.The development of OCT machines are only in their infancy, resolution, scanning speed and accuracy will increase all the time, this allows new uses and ways to diagnose developed. OCT can be used in such Oncology, MSD (Musculoskeletal disorders), cardiovascular medicine, teeth, nerves, but the largest field is the eye and then the back of the eye called the retina (retina).This thesis is limited to the eye, the purpose is to provide input to those who are likely to purchase an OCT-machine, but also show the measurement data OCT-machines are performing and how to use the OCT-machine more than to see age-related macular degeneration. Another aim is to increase understanding of the physics behind an OCT-machine for ease of understanding the output given.The manufacture/model that have selected for evaluation are Zeiss Cirrus 4000, Topcon 3D OCT-2000 and Heidelberg Spectralis, the reason is that there are only these three on the Swedish market and all are SD-OCT. The way to evaluate OCT-machines is to scan performance and what the various analysis programs can handle. Furthermore, each OCT-machine scans the macula and optic disk on a experimental person/ reference eye, in order to get the output of the precision, or if you want to call it repeatability, which is very important if one wants to follow a solitary disease course.The conclusion of this thesis is to OCT machines are quite similar. When it comes to ease of use when doing scans is the Cirrus is lightened by the use of the extra screen where you always look eye (iris camera), which makes it easy to adjust the sharpness and position of the mouse buttons. Topcon and Heidelberg is not difficult to use but requires more experience of the person making the OCT scans. Most measurement functions in the analysis program is Topcon and Heidelberg and best accuracy/repeatability is Heidelberg, both the macula and RFNL.OCT machine is a good tool to use on the anterior segment, but in the case the precision allows the precision used to monitor RNFL thickness changes in those with glaucoma. / <p>Validerat; 20131029 (global_studentproject_submitter)</p>

Σκοπός της παρούσας Διπλωματικής Εργασίας είναι η ανάπτυξη συγκεκριμένης μεθοδολογίας και αλγορίθμων ψηφιακής επεξεργασίας εικόνων για την αυτόματη εκτίμηση των διαμέτρων αγγείων σε οφθαλμολογικές εικόνες. Η συγκεκριμένη μέτρηση της διαμέτρου των αγγείων διαδραματίζει σημαντικό ρόλο στην έγκαιρη διάγνωση παθήσεων καθώς έχει αποδειχθεί ότι υπάρχει συσχετισμός μεταξύ των μεταβολών των τιμών των εν λόγω διαμέτρων και της εμφάνισης αλλοιώσεων στον αμφιβληστροειδή. Στα πλαίσια της εργασίας, υλοποιήθηκαν δύο μεθοδολογίες για τον υπολογισμό των διαμέτρων αγγείων οφθαλμολογικών εικόνων, οι οποίες συλλέγονται με χρήση κάμερας πυθμένα (fundus camera). Η πρώτη μεθοδολογία στηρίζεται στην εύρεση των σημείων που αποτελούν τους κεντρικούς άξονες των υπό εξέταση αγγείων με χρήση διαφορικού λογισμού. Ακολούθως, σε κάθε σημείο που ανήκει σε κεντρικό άξονα αγγείου, υπολογίζονται οι παράμετροι μιας συνάρτησης. Η εν λόγω συνάρτηση περιγράφει βέλτιστα τα επίπεδα φωτεινότητας της εικόνας κατά μήκος του ευθύγραμμου τμήματος που διέρχεται από το σημείο και είναι κάθετο στο αγγείο. H εύρεση των παραμέτρων της συνάρτησης πραγματοποιείται με χρήση τεχνικών βελτιστοποίησης. Το τελικό βήμα της μεθοδολογίας είναι η εκτίμηση της διαμέτρου των αγγείων από τις τιμές των παραμέτρων που έχουν υπολογιστεί. Η δεύτερη μεθοδολογία στηρίζεται στον αλγόριθμο που προτείνει ο P.H. Gregson. Αρχικά, πραγματοποιείται κατάτμηση της εικόνας με κατωφλίωση και εφαρμόζονται μορφολογικοί τελεστές συστολής και διαστολής στην εικόνα. Στη συνέχεια, εφαρμόζεται ο αλγόριθμος λέπτυνσης (thinning algorithm) με σκοπό την εύρεση των κεντρικών αξόνων των αγγείων και τέλος εκτιμάται η διάμετρος σε κάθε σημείο του κεντρικού άξονα με χρήση των επιπέδων του γκρίζου των εικονοστοιχείων που κείνται στην ευθεία που είναι κάθετη στο αγγείο σε κάθε σημείο του. / The scope of this Thesis is the development of a methodology and advance image processing techniques in order to automatically estimate vessel diameters in ophthalmological images. Motivation for the thesis is the fact that the measurement of vessel diameter plays significant role in the seasonable diagnosis of vascular disorders, as it is believed to be a relation between the variation in diameters and the detection of retinal disorders. In this thesis, two methodologies are developed in order to be applied in ophthalmological images that are collected by using a fundus camera. The first methodology is based on the detection of the pixels that constitute the centerlines of vessels, by using differential calculus. Specifically, at each pixel that belongs to a centerline of vessel, the parameters of a specific function are calculated. This function describes as accurately as possible the intensity levels along the segment that passes through the specific pixel and is perpendicular to the vessel. The parameters of this function are estimated using optimization techniques. The final step of the methodology is the assessment of the diameters of vessels using the values of the parameters. The second methodology is based on the algorithm that P.H.Gregson has proposed. At first, the vessels are detected by tresholding and a morphological closing algorithm is applied. Then, a thinning algorithm is used in order to detect the pixels that constitute the centerlines of the vessels and ultimately the diameter at each pixel of the centerlines is assessed using the gray levels of the pixels that constitute the segment that is perpendicular to the vessel at each specific pixel.

En los ultimos años el número de casos de ceguera se ha reducido significativamente. A pesar de este hecho, la Organización Mundial de la Salud estima que un 80% de los casos de pérdida de visión (285 millones en 2010) pueden ser evitados si se diagnostican en sus estadios más tempranos y son tratados de forma efectiva. Para cumplir esta propuesta se pretende que los servicios de atención primaria incluyan un seguimiento oftalmológico de sus pacientes así como fomentar campañas de cribado en centros proclives a reunir personas de alto riesgo. Sin embargo, estas soluciones exigen una alta carga de trabajo de personal experto entrenado en el análisis de los patrones anómalos propios de cada enfermedad. Por lo tanto, el desarrollo de algoritmos para la creación de sistemas de cribado automáticos juga un papel vital en este campo. La presente tesis persigue la identificacion automática del daño retiniano provocado por dos de las patologías más comunes en la sociedad actual: la retinopatía diabética (RD) y la degenaración macular asociada a la edad (DMAE). Concretamente, el objetivo final de este trabajo es el desarrollo de métodos novedosos basados en la extracción de características de la imagen de fondo de ojo y clasificación para discernir entre tejido sano y patológico. Además, en este documento se proponen algoritmos de pre-procesado con el objetivo de normalizar la alta variabilidad existente en las bases de datos publicas de imagen de fondo de ojo y eliminar la contribución de ciertas estructuras retinianas que afectan negativamente en la detección del daño retiniano. A diferencia de la mayoría de los trabajos existentes en el estado del arte sobre detección de patologías en imagen de fondo de ojo, los métodos propuestos a lo largo de este manuscrito evitan la necesidad de segmentación de las lesiones o la generación de un mapa de candidatos antes de la fase de clasificación. En este trabajo, Local binary patterns, perfiles granulométricos y la dimensión fractal se aplican de manera local para extraer información de textura, morfología y tortuosidad de la imagen de fondo de ojo. Posteriormente, esta información se combina de diversos modos formando vectores de características con los que se entrenan avanzados métodos de clasificación formulados para discriminar de manera óptima entre exudados, microaneurismas, hemorragias y tejido sano. Mediante diversos experimentos, se valida la habilidad del sistema propuesto para identificar los signos más comunes de la RD y DMAE. Para ello se emplean bases de datos públicas con un alto grado de variabilidad sin exlcuir ninguna imagen. Además, la presente tesis también cubre aspectos básicos del paradigma de deep learning. Concretamente, se presenta un novedoso método basado en redes neuronales convolucionales (CNNs). La técnica de transferencia de conocimiento se aplica mediante el fine-tuning de las arquitecturas de CNNs más importantes en el estado del arte. La detección y localización de exudados mediante redes neuronales se lleva a cabo en los dos últimos experimentos de esta tesis doctoral. Cabe destacar que los resultados obtenidos mediante la extracción de características "manual" y posterior clasificación se comparan de forma objetiva con las predicciones obtenidas por el mejor modelo basado en CNNs. Los prometedores resultados obtenidos en esta tesis y el bajo coste y portabilidad de las cámaras de adquisión de imagen de retina podrían facilitar la incorporación de los algoritmos desarrollados en este trabajo en un sistema de cribado automático que ayude a los especialistas en la detección de patrones anomálos característicos de las dos enfermedades bajo estudio: RD y DMAE. / In last years, the number of blindness cases has been significantly reduced. Despite this promising news, the World Health Organisation estimates that 80% of visual impairment (285 million cases in 2010) could be avoided if diagnosed and treated early. To accomplish this purpose, eye care services need to be established in primary health and screening campaigns should be a common task in centres with people at risk. However, these solutions entail a high workload for trained experts in the analysis of the anomalous patterns of each eye disease. Therefore, the development of algorithms for automatic screening system plays a vital role in this field. This thesis focuses on the automatic identification of the retinal damage provoked by two of the most common pathologies in the current society: diabetic retinopathy (DR) and age-related macular degeneration (AMD). Specifically, the final goal of this work is to develop novel methods, based on fundus image description and classification, to characterise the healthy and abnormal tissue in the retina background. In addition, pre-processing algorithms are proposed with the aim of normalising the high variability of fundus images and removing the contribution of some retinal structures that could hinder in the retinal damage detection. In contrast to the most of the state-of-the-art works in damage detection using fundus images, the methods proposed throughout this manuscript avoid the necessity of lesion segmentation or the candidate map generation before the classification stage. Local binary patterns, granulometric profiles and fractal dimension are locally computed to extract texture, morphological and roughness information from retinal images. Different combinations of this information feed advanced classification algorithms formulated to optimally discriminate exudates, microaneurysms, haemorrhages and healthy tissues. Through several experiments, the ability of the proposed system to identify DR and AMD signs is validated using different public databases with a large degree of variability and without image exclusion. Moreover, this thesis covers the basics of the deep learning paradigm. In particular, a novel approach based on convolutional neural networks is explored. The transfer learning technique is applied to fine-tune the most important state-of-the-art CNN architectures. Exudate detection and localisation tasks using neural networks are carried out in the last two experiments of this thesis. An objective comparison between the hand-crafted feature extraction and classification process and the prediction models based on CNNs is established. The promising results of this PhD thesis and the affordable cost and portability of retinal cameras could facilitate the further incorporation of the developed algorithms in a computer-aided diagnosis (CAD) system to help specialists in the accurate detection of anomalous patterns characteristic of the two diseases under study: DR and AMD. / En els últims anys el nombre de casos de ceguera s'ha reduït significativament. A pesar d'este fet, l'Organització Mundial de la Salut estima que un 80% dels casos de pèrdua de visió (285 milions en 2010) poden ser evitats si es diagnostiquen en els seus estadis més primerencs i són tractats de forma efectiva. Per a complir esta proposta es pretén que els servicis d'atenció primària incloguen un seguiment oftalmològic dels seus pacients així com fomentar campanyes de garbellament en centres regentats per persones d'alt risc. No obstant això, estes solucions exigixen una alta càrrega de treball de personal expert entrenat en l'anàlisi dels patrons anòmals propis de cada malaltia. Per tant, el desenrotllament d'algoritmes per a la creació de sistemes de garbellament automàtics juga un paper vital en este camp. La present tesi perseguix la identificació automàtica del dany retiniano provocat per dos de les patologies més comunes en la societat actual: la retinopatia diabètica (RD) i la degenaración macular associada a l'edat (DMAE) . Concretament, l'objectiu final d'este treball és el desenrotllament de mètodes novedodos basats en l'extracció de característiques de la imatge de fons d'ull i classificació per a discernir entre teixit sa i patològic. A més, en este document es proposen algoritmes de pre- processat amb l'objectiu de normalitzar l'alta variabilitat existent en les bases de dades publiques d'imatge de fons d'ull i eliminar la contribució de certes estructures retinianas que afecten negativament en la detecció del dany retiniano. A diferència de la majoria dels treballs existents en l'estat de l'art sobre detecció de patologies en imatge de fons d'ull, els mètodes proposats al llarg d'este manuscrit eviten la necessitat de segmentació de les lesions o la generació d'un mapa de candidats abans de la fase de classificació. En este treball, Local binary patterns, perfils granulometrics i la dimensió fractal s'apliquen de manera local per a extraure informació de textura, morfologia i tortuositat de la imatge de fons d'ull. Posteriorment, esta informació es combina de diversos modes formant vectors de característiques amb els que s'entrenen avançats mètodes de classificació formulats per a discriminar de manera òptima entre exsudats, microaneurismes, hemorràgies i teixit sa. Per mitjà de diversos experiments, es valida l'habilitat del sistema proposat per a identificar els signes més comuns de la RD i DMAE. Per a això s'empren bases de dades públiques amb un alt grau de variabilitat sense exlcuir cap imatge. A més, la present tesi també cobrix aspectes bàsics del paradigma de deep learning. Concretament, es presenta un nou mètode basat en xarxes neuronals convolucionales (CNNs) . La tècnica de transferencia de coneixement s'aplica per mitjà del fine-tuning de les arquitectures de CNNs més importants en l'estat de l'art. La detecció i localització d'exudats per mitjà de xarxes neuronals es du a terme en els dos últims experiments d'esta tesi doctoral. Cal destacar que els resultats obtinguts per mitjà de l'extracció de característiques "manual" i posterior classificació es comparen de forma objectiva amb les prediccions obtingudes pel millor model basat en CNNs. Els prometedors resultats obtinguts en esta tesi i el baix cost i portabilitat de les cambres d'adquisión d'imatge de retina podrien facilitar la incorporació dels algoritmes desenrotllats en este treball en un sistema de garbellament automàtic que ajude als especialistes en la detecció de patrons anomálos característics de les dos malalties baix estudi: RD i DMAE. / Colomer Granero, A. (2018). Fundus image analysis for automatic screening of ophthalmic pathologies [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/99745 / TESIS