Developing an efficient method in human retina optic disc localization and segmentation

Abstract

Diyabetik retinopatide optik disk insan gözlerinde çok önemli bir bölümdür. Retina görüntülerinde optik disk bulgusu oftalmoloji operasyonlarında önemli adımlardır. Bu tezde optik disk bölümlemesi ve lokalizasyonu yapılacaktır. Bu tezde, insan retina görüntülerinde optik diskin lokalizasyonu ve segmentasyonu için yeni bir yöntem uygulanacaktır. Tahmin ettiğimiz gibi, bu yöntem çok yakın hızlı ve basit iteratif olacaktır. Ayrıca, bu yeni yöntem, ilk bulanık kümeleme aracı algoritması ile optik disk sınırını bulabilir. Veri tabanı için dünyadaki açık kaynak veritabanında bulunan MESSIDOR veritabanı kullanılmıştır. Önerilen yöntemde retina görüntülerinde optik diskin konumunu bulmak için H minima dönüşümünü kullanılmıştır. Elde edilen sounçlar, literatürde mevcut olan çeşitli yöntemlerle karşılaştırılmış ve yeni yöntemin mevcut yöntemlerden daha doğru ve zaman açısından verimli olduğu sonucuna varılmıştır. Bu tezde, yüksek doğruluğu elde etmek ve hızlı işlem süresini elde etmek için bulanık ve morfolojik işlem, birlikte kullanilarak yeni bir yaklasım denenmiştir.

In diabetic retinopathy optic disc is a major segment in human eyes. The finding of optic disc in retinal images is one of the critical steps in ophthalmology operations. In this thesis a new method is implemented for the optic disc segmentation and localization in human retina images. As it is estimated this method will be very fast and simple iterative with convergent. Also, this new method can find the boundary of optic disc by an initial fuzzy clustering means algorithm. For database, MESSIDOR database is used, and it is available in the world open source database. In proposed method the H-minima transformation is adapted to find the location of the optic disc in retinal images. The result is compared to various methods which available in the literature, and it is concluded that the new method is more accurate and time efficient than the existing methods. The approach in this thesis, the fuzzy and morphological operation is combined for getting the high accuracy and get the fast processing time, as a new approach.