Detection of the optic disc from the diabetic macular edema patients` retinal images

Abstract

Diyabetik retinopati (DR) diyabet hastalığında gözde oluşan damarsal bir komplikasyondur. Diyabetik makular ödem (DME) DR komplikasyonları arasında görme kaybının en sık nedenidir. Optik diskin (OD) belirlenmesi, diyabetik makular ödem tanısı için kullanılan otomatik görüntüleme sistemlerinde önemli bir adımdır. OD ve eksuda arasındaki benzer görüntü özelliklerinden dolayı , OD merkezi doğru bir şekilde tespit edilememektedir. Bu tezde, Hough ve matematiksel morfolojiye dayanan üç farklı yöntem diyabetik makular ödemli hastaların fundus görüntülerinden OD merkezinin belirlenmesi için incelenmiştir. Bütün metodlar halka açık olan bir veritabanından alınan 169 sert eksudalı ve sert eksudalı olmayan görüntüler üzerinde test edilmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.Hesaplanan veriler metod III'ün 139 fundus görüntüsü üzerinde özellikle sert eksudalı görüntülerde OD merkezini belirlemede daha iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir. Diğer taraftan kalan 30 fundus görüntüsü için her üç metot da OD merkezini belirleyememektedir.

Diabetic retinopathy (DR) is a vascular complication in the eyes of diabetic mellitus. Diabetic macular edema (DME) is the most common cause of vision loss among the complications of DR. Optic disc (OD) detection is a crucial step in automated screening systems for diabetic macular edema. Because of the similar image properties between OD and exudate, OD center cannot be determined properly. In this thesis, three different methods based on Hough and mathematical morphology are presented to automatically detect the center of the OD from the diabetic macular edema patients? fundus images. All methods have been tested on 169 hard exudates and non hard exudates images which taken from a publicly-available database and obtained results are compared.Our experimental results indicate that method III can exactly determine the center of the OD from 139 fundus images especially for color hard exudates images. On the other part, all three methods cannot detect the OD center for the rest of 30 images.