Texturní analýza vrstvy nervových vláken na snímcích sítnice

Abstract

Práce popisuje zcela novou metodu detekce poškození vrstvy nervových vláken (VNV) v barevných fotografiích sítnice. Poškození VNV je jedním z příznaků glaukomového onemocnění a jeho včasné odhalení je zcela zásadní. Metoda je představena s cílem podpořit včasnou diagnostiku glaukomu v oftalmologii. Základem metody je využití lokálních binárních operátorů (LBP). Tento přístup texturní analýzy je charakteristický zejména výpočetní jednoduchostí a invariantností vůči monotónním změnám jasu obrazu. Z obrazových histogramů LBP distribucí je získáno několik texturních příznaků, které slouží ke klasifikaci zdravé či nemocné tkáně sítnice. Metoda byla otestována na snímcích sítnice pacientů s výpadkem ve VNV. Výsledky ukazují, že lze navrženou metodu texturní analýzy s úspěchem použít pro účely podpory diagnostiky glaukomu.This work describes completely new approach to detection of retinal nerve fibre layer (RNFL) loss in colour fundus images. Such RNFL losses indicate eye glaucoma illness and an early diagnosis of RNFL changes is very important for successful treatment. Method is presented with the purpose of supporting glaucoma diagnosis in ophthalmology. The proposed textural analysis method utilizes local binary patterns (LBP). This approach is characterized especially by computational simplicity and insensitivity to monotonic changes of illumination. Image histograms of LBP distributions are used to gain several textural features aimed to classify healthy or glaucomatous tissue of the retina. The method was experimentally tested using fundus images of glaucomatous patients with focal RNFL loss. The results show that the proposed method can be used in order to supporting diagnosis of glaucoma with satisfactory efficiency.