Metodología de Segmentación de la Estructura Ocular en Imágenes de Fondo de Ojo de Pacientes con Retinopatía Diabética

Resumen

La retinopatía diabética (RD) es una complicación producto de la diabetes. Esta puede llegar a causar ceguera, convirtiéndose en una amenaza a nivel mundial por la afectación de personas a temprana edad y vinculadas al campo laboral. El rol de la medicina en el diagnóstico de esta enfermedad está asociado al análisis de patologías (micro aneurismas, hemorragias y exudados) presentes en imágenes de fondo de ojo. Esta tarea es tediosa, costosa en tiempo para el personal médico y repercute en demoras en el diagnostico debido a la alta demanda de pacientes con RD. Desde la ingeniería de diseños de sistemas CAD (Computer-Aided Design) se propone un método automatizado para la identificación de características de referencia como el disco óptico, la fóvea y los vasos sanguíneos. En este artículo se presenta una metodología para la detección y segmentación del disco óptico y los vasos sanguíneos. En primera instancia se propone una etapa de preprocesamiento basada en los algoritmos de CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) y BPDFHE (Brightness Preserving Dynamic Fuzzy Histogram Equalization) con el objetivo de mejorar la imagen de fondo de ojo y resaltar los vasos sanguíneos para su posterior eliminación. Seguidamente, se propone la metodología de segmentación de los vasos sanguíneos a través de redes neuronales que a posteriori contribuirá información para la correcta segmentación del disco óptico, el cual es localizado a través de operaciones morfológicas iterativas de opening y closing demostrando su invariabilidad ante las lesiones patológicas de los exudados que coinciden en información de color con la estructura ocular de interés. Localizado el disco óptico se procede a la remoción de los vasos sanguíneos en su interior por medio del algoritmo de inpainting (funcional Mumford-Shah), el cual reemplaza la presencia de los vasos sanguíneos con información estadística de discriminación de color del disco óptico. Finalmente, el algoritmo de Graph Cut es implementado para la segmentación del disco óptico.