Automated Approach for Detection and Grading of Retinal Lesions Using Hybrid Transform

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Several pathological conditions can cause damage and hurt to the retina of the eye, such as diabetic retinopathy, and this disease can cause unalterable damage to the eye. It is one of the eye diseases and is a major cause of blindness. Initial signs are damaged blood vessels of the eye, which form lesions in the retina. The beginning of this disease starts with red lesions, for instance, microaneurysm and hemorrhages. After a period, these red spots become ulcerated lesions and seem yellowish in color; these are exudates. This is the most serious stage of the disease, called maculopathy, because of the near lesions from the fovea, which causes lack of vision. So, early examination of the retina helps reduce the effect of the disease on the eye. In addition, diabetic patients are regularly subjected to take a digital image of the retina, and then they are analyzed by trained individuals, which consumes a large amount of time and incurs a high cost because the diabetic population is large. Fortunately, this field of study is very important and has a benefit in introducing systems for automated detection of the disease. The use of computers can aid the auto-detection and grading of these diseases, since computers can expedite the test and correct the diagnosis. In this work, an improvement of computerized algorithms is proposed to use them in the medical screening system for detecting retinal lesions and grading risk to obtain the suitable treatment decision for the patient, which will assist clinicians to diagnose diabetic retinopathy at its early stage. In this work, a new algorithm for detecting hard exudates in retinal images in an automated way is proposed. It uses a new algorithm named here as Triple Circular Segmentation and a Kalman Filter. Morphological operations are also applied to enhance and refine the Kalman filter results. To equalize the uneven illumination associated with fundus images, in addition to removing noise from the image, a pre-processing stage is used. By this algorithm, it is obtained a sensitivity of 88%, positive predictive value of 87%, accuracy of 99.5%, and specificity of 99.9% when taking 60 images as test images and 20 images to test the performance from different databases. These results are excellent in lesion detection operations as compared with other existing techniques. Diabetic retinopathy grading is an important issue after detecting lesions of the retina to estimate their risk and to take a suitable decision for treatment. Here, the grading of diabetic retinopathy is examined by consistent medical approaches to build a computer model for grading in an automated way, which improves the efficiency of diabetic screening services. After the grading of diabetic retinopathy, Delta Neural Network Learning Rule is used to give suggestions to a doctor for suitable treatment for the patient. Here, sixteen different cases are trained, and it takes 20.519063 seconds with 152,962 iterations. The neural network diagnoses four treatment cases: urgent, moderate, mild, and normal. It is also found from the results that the neural network is a very fast algorithm to give these decisions. In addition, the program used for carrying out the process is MATLAB Program version 2016, and the computer is HP Core i5.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

09025f8e-c10c-473c-b02c-a0a5d25bd840

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل ماجيستير

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

997059_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان

طريقه آليه لكشف وتقييم جروح شبكية العين نتيجة الاعتلال السكري باستخدام تقنية التحويلات المختلطة

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":" أسامه قاسم جمعه ","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"حسين فاضل حمدان","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"سهير حسين طالب يعقوب","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

English

المصدر والدورية

اسم المصدر

Automated Approach for Detection and Grading of Retinal Lesions Using Hybrid Transform

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

يمكن أن تسبب بعض الحالات المرضية ضرروأذى لشبكيه العين. مثل اعتلال الشبكية السكري ،أن هذا المرض يمكن أن يسبب ضر ًرا غير قابل للتغيير على العين . وهوأحد الأمراض التي تصيب العين ،بل هو سبب رئيسي للعمى. العلامات الأبتدائيه للمرض تبدأ بضرر الأوعية الدموية في العين وتشكل جروحفي الشبكية. بداية هذا المرض هي الآفات الحمراء ، على سبيل المثال ، تمدد الأوعيه الدمويه ونزيف دموي. بعد فترة ، تصبح هذه النقطة الحمراء آفات متقرحة ، ويبدو لونها مصفر ، تدعى بال .Exudatesهذه الحالههي المرحلة الأكثر خطورة للمرض ، ويسمى الاعتلال البقعي بسبب الجروح القريبة من النقرة ، والتي تسببنقص الرؤية.يساعد الفحص المبكر على الحد من تأثير هذا المرض على العين ، فيأخذ لمرضى السكري بانتظاممهمةصو ًرا رقمية للشبكية ، ثم تخضع هذه الصور لتحليل دقيق من قبل أفراد مدربين ، والتي يمكن أن تكونتستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة نظ ًرا لوجود عدد كبير من مرضى السكري . ولذلك ، فإن دراسه هذا المجال مهمهولها فائده كبيره للتعرف على نظام لكشف المرض بطريقه آليه.إن استخدام الكمبيوتر بمساعدة الكشف التلقائي وتصنيف مثل هذه الأمراض يمكن أن يسهلالتشخيص الفوري والصحيح. الغرض من هذا العمل، هوتحسين خوارزميات الكمبيوتر التي يمكن استخدامهافي نظام الفحص الطبي للكشف عن آفة الشبكية ومخاطر الدرجات للحصول على العلاج المناسب للمريض ،والذي سيساعد الأطباء على تشخيص اعتلال الشبكية السكري في مرحلة مبكرة.في هذا العمل ، تم اقتراح طريقة تلقائية جديدة للكشف عن الجروح المتقرحه في صور الشبكية ،وهي مبنية على خوارزمية جديدة هي تقسيم الدائري الثلاثي وكالمان فلتر. كما يتم تطبيق العملية المورفولوجيةلتعزيز وتحسين نتائج كالمان فلتروكذلك استخدام مرحلة المعالجة المسبقة التي تساوي الإضاءة غير المتوازنةالمرتبطة بصور قاع العين وتزيل أي ًضا الضوضاء الموجود في الصورة. من هذه الخوارزمية ، يتم الحصولعلى ، acc = ٪99.5 ، PPV = ٪87 ، SE = ٪88و SP = ٪99.9عند اخذ 60صورة كصورة اختبارو 20صورة لاختبار الأداء من قاعدة بيانات مختلفة. هذه النتائج هي نتائج ممتازة في عملية الكشف عن الآفاتبالمقارنة مع التقنيات الأخرى .يعتبر تقييم اعتلال الشبكية السكري خطوة مهمة جدا بعد اكتشاف جروح الشبكية لتقدير شدتهاوتحديد العلاج المناسب لها. تم فحص الأساليب الطبية الأكثر اتساقًا في تقييم اعتلال الشبكية السكري لبناء نموذج جديد بمساعدة الكمبيوتر لتقييم التلقائي الذي لديه القدرة على تحسين كفاءة خدمات السريرية لفحص السكري.بعد تقييم العين المصابة بالسكري ، تستخدم قاعدة التعلم الشبكة العصبية لتقديم اقتراحات إلى الطبيب لعلاج المريض. هنا يتم تدريب سته عشر حاله مختلفة ، ويستغرق ذلك 20ثانيه مع 152,962التكرار. التشخيص العصبي للشبكة يتكون من اربع حالات علاجية وهي عاجلة ومعتدلة وخفيفة وطبيعيه. تم استنتاج من النتائج أن الشبكة العصبية هي خوارزمية سريعة جدا لإعطاء هذه القرارات. بالإضافة إلى ذلك ،فإن البرنامج الذي يستخدم لتنفيذ العملية هو إصدار برنامج ، MATLAB 2016الكمبيوتر هو HP corei

كلمات الباحثين

Diabetic retinopathy, Retina, Automated detection, Computer algorithms, Neural networks

إشراف وإعداد

الإشراف

أسامه قاسم جمعه , حسين فاضل حمدان

الإعداد

سهير حسين طالب يعقوب

الاقتباسات الببليوغرافية