En este artículo, damos una revisión sobre herramientas de procesamiento automático de imágenes para reconocer enfermedades que causan distorsiones específicas en la retina humana. Después de un breve resumen de la biología de la retina, damos una visión general de los tipos de lesiones que pueden aparecer como biomarcadores de las enfermedades oculares y no oculares. Presentamos varios procedimientos de vanguardia para extraer los componentes anatómicos y lesiones en fotografías de fondo de color y métodos de apoyo a la decisión para ayudar al diagnóstico clínico. Se enumeran las bases de datos públicamente disponibles y las técnicas de medición apropiadas para comparar cuantitativamente el rendimiento de estos enfoques. Además, discutimos sobre cómo se puede mejorar el rendimiento de los sistemas basados en procesamiento de imágenes fusionando la salida de los algoritmos de detección individuales.
- Introducción
La retina (fundus) [1] tiene un papel diagnóstico muy específico respecto a la salud humana. El ojo es una ventana en el cuerpo responsable de la detección de información en el dominio de la luz visible, por lo tanto, también es adecuado para hacer diagnósticos clínicos de una manera no invasiva. La retina es una estructura anatómica esférica en el lado interno de la parte posterior del ojo como se muestra en la Fig. 1 (a). Se puede subdividir en diez capas que soportan la extracción de información visual por células fotorreceptoras: las varillas y los conos. Como cualquier otro tejido, la retinatambién tiene soporte de sangre a través del sistema vascular, que es claramente visible desde el exterior con un oftalmoscopio durante los exámenes clínicos. En el centro de la retina se encuentra una mancha más oscura y redonda, donde reside la mácula, cuyo centro se conoce como fóvea, Que es responsable de la visión aguda. El disco óptico – incluyendo la copa óptica – es un parche oval brillante, donde las fibras nerviosas ópticas dejan el ojo y donde entran y salen las arterias y venas principales. La estructura especial de la retina limita las posibles apariciones de distorsiones causadas por diferentes enfermedades. A saber, las lesiones más comunes aparecen como parches de sangre o grasa en las imágenes de la retina. Enfermedades que afectan el sistema de vasos sanguíneos causan distorsiones vasculares similares aquí que en cualquier otra parte del cuerpo, pero son más fáciles y mejor visto si son examinados por un profesional experimentado. La estructura especial de la retina limita las posibles apariciones de distorsiones causadas por diferentes enfermedades. A saber, las lesiones más comunes aparecen como parches de sangre o grasa en las imágenes de la retina. Enfermedades que afectan el sistema de vasos sanguíneos causan distorsiones vasculares similares aquí que en cualquier otra parte del cuerpo, pero son más fáciles y mejor visto si son examinados por un profesional experimentado. La estructura especial de la retina limita las posibles apariciones de distorsiones causadas por diferentes enfermedades. A saber, las lesiones más comunes aparecen como parches de sangre o grasa en las imágenes de la retina. Enfermedades que afectan el sistema de vasos sanguíneos causan distorsiones vasculares similares aquí que en cualquier otra parte del cuerpo, pero son más fáciles y mejor visto si son examinados por un profesional experimentado.
Conceptos básicos del análisis de la imagen de la retina; (A) la estructura del ojo humano y la localización de la retina, (b) la imagen del fondo de muestra con las principales partes anatómicas y algunas lesiones.
Desde el punto de vista del diagnóstico, el análisis de la imagen de la retinaes un enfoque natural para tratar las enfermedades oculares. Sin embargo, es cada vez más importante hoy en día, ya que los tipos y cantidades de diferentes lesiones pueden estar asociados con varias enfermedades no oculares, también. En el análisis automático de la imagen, la fóvea, la mácula, el disco óptico, la copa óptica y los vasos sanguíneos son los puntos de referencia anatómicos más esenciales que se deben extraer (ver Fig. 1 (b)). Además de ellos, el reconocimiento de lesiones específicas también es crítico para deducir la presencia de enfermedades a las que son específicos.
En este trabajo, nos centramos en técnicas automáticas de análisis de fotografía de fondo de color para apoyar diagnósticos clínicos. En consecuencia, el resto del documento se organiza de la siguiente manera. Destacamos las principales enfermedades oculares y no oculares que tienen síntomas en la retina en la Sección 2 . En la Sección 3 , ofrecemos una visión general de las técnicas de adquisición de imágenes y resumimos los enfoques automáticos de procesamiento de imágenes más importantes. Estas herramientas incluyen métodos de mejora de imagen y segmentación para extraer componentes anatómicos y lesiones. Aquí exhibimos técnicas supervisadas y no supervisadas. Además, se discute sobre cómo la agregación de los resultados de los diferentes algoritmos por métodos basados en la fusión puede mejorar el rendimiento de diagnóstico. Para la comparabilidad cuantitativa y objetiva de diferentes enfoques, También presentamos varios conjuntos de datos públicamente disponibles y las medidas de desempeño comúnmente aplicadas. Discutimos sobre posibles tendencias futuras, incluyendo el análisis de imágenes de retina en la plataforma móvil en la Sección 4 . Finalmente, en la Sección 5 , sacamos algunas conclusiones para proporcionar una comparación más completa de los enfoques disponibles y para dar sugerencias sobre posibles mejoras tanto en la precisión de la detección como en la computación eficiente.
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