Automatic detection of mgd level (Meibomian gland dysfunction)

Abstract

MGD göz kuruluğunun başlıca nedeni olarak görülür. Kronik ve klinik bir hastalıktır.Meibography, meibomian glandleri gözlemlemek amacı ile geliştirilmiş bir araştırmadır.Bir meibography fotoğrafı ise tedavi edilen kişinin göz kapağının iç kısmının infraredfotoğrafıdır. Infrared meibography fotoğrafından alınabilecek önemli bilgi hastalığınseviyesidir. Meibography fotoğrafları MGD seviyesini tespit etmek amacıyla kullanılır ve hastalığın seviyesine göre bir tedavi uygulanır.Tezin amacı, meibography fotoğraflarından MGD hastalığının seviyesini tespit edenbir algoritma ile birlikte bir yazılım geliştirmektir. Mevcut yöntemler düşünüldüğünde,doktorların zaman alıcı işlemler yapması nedeniyle amaç makul süre içinde çalışan bir algoritma ve mevcut yöntemlerden daha kolay kullanılan bir yazılım geliştirmektir.Temel yöntem olarak, elle düzenlemenin desteklediği resim işleme teknikleri kullanılmıştır. Çizgi grafiği çizmek, yerel en büyük, en küçük değer tespiti, resim pixelişlemleri, oran bulma ve diğer matematiksel yöntemler kullanılmıştır. Ek olarak,tezde açıklanan algoritmayı kullanan bir yazılım geliştirilmiştir. Doktor, geliştirilenyazılımı kullanarak bir meibography fotoğrafı yükleyebilir ve sonucu saniyeler içindealabilir. Ek olarak, sonuç doktor tarafından düzenlenebilir.Tezde açıklanan algoritma ve yöntemleri kullanan bir yazılım geliştirilmiş, testleruygulanmış ve revizeler yapılmıştır. Bir meibography fotoğrafını işlemek amacıylakullanılacak bir uygulamanın geliştirilmesi ve testleri tamamlanmıştır. Ek olarak,yazılımın sonuçları üzerinde Bland&Altman testleri uygulanmıştır.

MGD is a common, clinical disease which is the major cause of dry eye. Meibographyis a study in order to observe meibomian glands. A meibography image is theinfrared photograph of the inner part of eyelids of the patient. Physicians are usingmeibography images to diagnose MGD. The important result from the infraredmeibography image is the level of the disease. Using the level, the appropriatetreatment is decided by the physician.Aim of this thesis is to develop the automatic software to detect MGD level frommeibography images. Current methods require manual processing takes a long timefor detection of MGD level. Thus our aim is to develop an algorithm running inreasonable time and easier to use than the current methods.To achieve our goal, image processing techniques supported by manual editing areused. In addition, some mathematical methods such as drawing line chart, findinglocal maximum, local minimum, processing image pixels, finding mean, ratio andother methods are used. Manual editing and automatic determination feature isprovided to the user of the software. Physician can load a meibography image tothe software and can get results in seconds. Result can also be changed.A software using the algorithm described in this thesis is developed and tested.Development of the automatic software to process meibography images for MGDlevel detection is completed. For testing and valdiation, Unit tests on the code aredone. In addition, Bland&Altman method is applied on the results of the software.