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Segmentação de vasos sangüíneosem imagens de retina usando
wavelets e classificadores estatísticosDefesa de dissertação de mestrado
CandidatoJoao V. B. Soares(bolsista CNPq)
OrientadorRoberto M. Cesar Jr.
Departamento de Ciencia da Computacao - IME - USP
Segmentacao de vasos sanguıneos em imagens de retina usando wavelets e classificadores estatısticos – p. 1/45
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Apresentação
Introdução, motivação e objetivos
Trabalhos relacionados
Classificação supervisionada
Wavelet de Gabor 2D
Classificadores testados
Avaliação experimental
Resultados e discussão
Conclusão e trabalhos futuros
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Imagens de retina - I
Imagens fornecem informações sobre saúde do olho evasculatura do paciente.
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Imagens de retina - II
Aquisição pode ser feita por fluorescência, fotografiacolorida e monocromática
Angiografia de fluoresceína Fotografia aneritra
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Imagens de retina - III
Original Vermelho
Verde Azul normalizadoSegmentacao de vasos sanguıneos em imagens de retina usando wavelets e classificadores estatısticos – p. 5/45
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Imagens de retina - IV
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Motivação - I
Triagem para detecção da retinopatia diabética:
2,8% da população mundial era diabética em2000, projetado para 4,4% em 2030Após 20 anos de diabetes, a doença ocorre em99% dos pacientes com diabetes tipo 1 e em 60%dos pacientes com diabetes tipo 2No Brasil, é responsável por 4,58% dasdeficiências visuais e por 7,5% das causas deincapacidade de adultos para o trabalhoDiabéticos requerem inspeções periódicasAnálise é trabalhosa e requer qualificaçãoMedidas ou critérios podem envolver subjetividade
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Motivação - II
Sintomas incluem o aparecimento demicroaneurismas e alterações na vasculatura
Obtenção de indicadores sobre situação de pacientespara triagem e auxílio em diagnósticos
Outros usos:
Registro entre imagens para detecção demudanças em acompanhamentos, construção demosaicos, auxílio em cirurgias
Biometria para segurança (identificação/verificaçãode pessoas)
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Objetivos
Segmentação dos vasos
Precisa, para posterior extração de medidasIndependente de parâmetros ou intervenção deusuárioRobusta a variações em imagens, como condiçõesde aquisição, patologia e ruídosRápida o suficiente para uma ferramenta interativa
Avaliação de resultados
Implementação de um protótipo
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Modelos para detecção - I
Perfis de vasos:
20 40 60 80 100 120 140 160 1800.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
coordenada x da imagem
Inte
nsid
ade
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Modelos para detecção - II
Características da vasculatura:
Perfis dos vasos aproximadamente gaussianos
Bordas opostas dos vasos bem definidas
Vasos aproximadamente lineares por partes econectados em árvore
Continuidade de posição, largura, direção dos vasos
Largura diminui com a distância ao disco óptico
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Trabalhos relacionados
1. Pre-processamento: normalização de iluminação,variações entre imagens e eliminação de artefatos eruídos
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Trabalhos relacionados
1. Pre-processamento: normalização de iluminação,variações entre imagens e eliminação de artefatos eruídos
2. Deteccao local: limiarização, filtros casados, filtrosnão-lineares (incluindo morfologia matemática),avaliação de curvatura, avaliação de bordas eclassificação supervisionada
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Trabalhos relacionados
1. Pre-processamento: normalização de iluminação,variações entre imagens e eliminação de artefatos eruídos
2. Deteccao local: limiarização, filtros casados, filtrosnão-lineares (incluindo morfologia matemática),avaliação de curvatura, avaliação de bordas eclassificação supervisionada
3. Deteccao global: rastreamento, crescimento de regiões,modelos deformáveis, inferência de árvores,(varredura)
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Detecção local - I
Filtros casados gaussianos 1D e 2D são usados paradetecção e rastreamento
Filtros casados 2DGaussiana [Chaudhuri et al., 89]
2a derivada da gaussiana [Chutatape et al., 98]
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Detecção local - II
Filtros não-linearesMorfologia matemática (soma de top-hatsalongados) [Zana e Klein, 01]
Ssum =12
∑
i=1
(S0 − γLi(S0))
L1
L2
L3
Diferença máxima sob elementos estruturantesparalelos [Lowell et al., 04]
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Detecção local - III
Abordagem de Martínez-Pérez et al. [99]
1. Cálculo de medidas em diferentes escalas:
Força de borda(
|∇I| =√
I2x + I2
y
)
Força de saliência (curvatura principal máxima)
2. Toma-se o máximo de cada medida normalizada pelaescala
3. Crescimento de regiões é guiado pelas medidas
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Classificação supervisionada - I
Característicasdos pixels
Pre-processamento,geracao e normalizacao
de caracterısticas
Imagem deteste
Característicasdos pixels
Segmentaçãoautomática
Pre-processamento,geracao e normalizacao
de caracterısticas
Classificador
Treinamentodo classificador
Imagem detreinamento
Segmentaçãomanual
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Classificação supervisionada - II
Outros trabalhos:
Usou-se uma janela de valores e redes neurais[Nekovei e Sun, 95] e também valores de força debordas [Sinthanayothin et al., 99]
Características baseadas em uma representação porelementos lineares e seleção de características [Staalet al., 04]
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Abordagem proposta
Transformada wavelet contínua 2D:
Representação adequada para evidenciar os vasos(decomposição em posição, escala e ângulo)
Classificação supervisionada de pixels:
Não necessita de ajuste de parâmetros, mas desegmentações manuais
Conceitualmente simples: não depende de muitasregras ou operações complexas
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A transformada wavelet contínua - I
Wavelets e aplicações:
Análise de sinais não estacionários (local)
Conceito de escala (e rotação em 2D)
Multirresolução: alta precisão espacial em freqüênciasaltas, adequado para detecção de singularidades
Codificação (transformada discreta)
Análise de formas, fractais, dados biomédicos, etc.
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A transformada wavelet contínua - II
Tψ(b, a, θ) = 〈ψb,a,θ|f〉,
= a−1
∫
ψ∗(a−1r−θ(x − b))f(x) d2
x
f - imagem sendo analisadaψ - wavelet protótipo (ou wavelet mãe ou analisadora)∗ - conjugado complexob - vetor de deslocamentoa - escala (dilatação)r−θ - rotação de −θ
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A wavelet de Gabor - I
A wavelet analisadora de Gabor (ou Morlet):
Direcional
Bem localizada no espaço e freqüências espaciais
Remove alguns ruídos
ψG(x) = exp (ik0 · x) exp
(
−1
2x · Ax
)
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A wavelet de Gabor - IIVariando os parâmetros da wavelet
ε = 8,k0 = [0, 3] ε = 1,k0 = [0, 5] ε = 2,k0 = [0, 3]
θ = 45◦ a = a0/2
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A wavelet de Gabor - III
Canal verde invertido
Módulo para a = 4, θ = 0◦ Módulo para a = 4, θ = 45◦
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A wavelet de Gabor - IV
Canal verde invertido
Módulo máximo para a = 3 Módulo máximo para a = 8Segmentacao de vasos sanguıneos em imagens de retina usando wavelets e classificadores estatısticos – p. 24/45
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Treinando os classificadores
Características utilizadas
Transformadas do módulo máximo da Gabor emdiferentes escalas
Nível de cinza ou do canal verde da imagem
(Canais vermelho, azul, gradiente, filtro da média)
Formando o conjunto de treinamento
Segmentações manuais de uma ou mais imagens
Uma região ou pixels da própria imagem a sersegmentada podem ser rotulados por um usuário
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Classificadores - I
Classificador bayesiano com modelos de misturagaussiana (MMG):
Verossimilhança de cada classe é modelada porcombinações lineares de funções gaussianasEstimação de parâmetros e pesos pelo algoritmoEM (Expectation-Maximization). Iteraçõesmaximizam a esperança da verossimilhança dasamostras de treinamento.Classificação rápida, independente do número deamostras de treinamentoPrecisão aumenta com o número de gaussianas
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Classificadores - II
Classificador dos k vizinhos mais próximos (kNN)Simples, não usa um modelo dos dados (nãoparamétrico)Estimativa melhora com o aumento de k e donúmero de amostras de treinamentoImplementação trivial fica muito pesada commuitas amostras de treinamento
Classificador linear de erro quadrático mínimo (LEQM)Treinamento rápido, consiste em minimizar o erroquadrático sobre o conjunto de treinamentoLimitado por ser linear
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Exemplos de resultados - I
Original Probabilidades posteriores
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Exemplos de resultados - II
Segmentação Esqueleto
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Exemplos de resultados - III
Original Probabilidades posteriores
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Exemplos de resultados - IV
Segmentação Esqueleto
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Avaliação de resultados - I
Avaliação visual
Avaliação através do desempenho em aplicações
Avaliação por comparação com segmentaçõesmanuais
Análise ROC (receiver operating characteristic):taxas de verdadeiros positivos versus falsospositivos para diferentes parâmetros:
Esqueleto
Pixels da segmentação
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Avaliação de resultados - II
Probabilidades posteriores Manual (referência)
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Avaliação de resultados - II
Limiarização alta Intersecção com manual
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Avaliação de resultados - II
Limiarização baixa Intersecção com manual
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Avaliação de resultados - III
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
taxa de falsos positivos
taxa
de
verd
adei
ros
posit
ivos
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Avaliação de resultados - III
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
taxa de falsos positivos
taxa
de
verd
adei
ros
posit
ivos
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Avaliação de resultados - III
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
taxa de falsos positivos
taxa
de
verd
adei
ros
posit
ivos
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Avaliação de resultados - III
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
taxa de falsos positivos
taxa
de
verd
adei
ros
posit
ivos
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Avaliação de resultados - IV
Duas bases públicas de imagens coloridas para testes:
Imagens (com e sem patologia) acompanhadas dedois conjuntos de segmentações manuais
DRIVE [Staal et al., 04] (Universidade de Utrecht)conjunto separado de treinamento e teste
STARE [Hoover et al., 00] (UCSD e Universidade deClemson): validação cruzada (leave-one-out)
Um dos conjuntos é usado como referência (groundtruth), enquanto o outro dá uma medida dodesempenho humano
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Resultados - I
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
taxa de falsos positivos
taxa
deve
rdad
eiro
spo
sitivo
s
MMG, c = 20
MMG, c = 20, p(C1|v) > 0.5
Mψ(b, 4)
Chaudhuri et al.
Conjunto B
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Resultados - II
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
taxa de falsos positivos
taxa
deve
rdad
eiro
spo
sitivo
s
MMG, c = 20
MMG, c = 20, p(C1|v) > 0.5
Mψ(b, 4)
Chaudhuri et al.
Segundo observador
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Resultados - III
Banco Tempo de
Classificador DRIVE STARE classificação
Az Acurácia Az Acurácia (N = 105)
LEQM 0.9532 0.9284 0.9602 0.9365 ∼ 0.4s
kNN, k = 1 0.8220 0.9201 0.8166 0.9273 ∼ 4h
kNN, k = 64 0.9568 0.9475 0.9612 0.9482 ∼ 4h
kNN, k = 512 0.9609 0.9476 0.9658 0.9472 ∼ 4h
MMG, c = 1 0.9287 0.9227 0.9409 0.9244 ∼ 1s
MMG, c = 20 0.9600 0.9468 0.9666 0.9478 ∼ 10s
MMG, c = 40 0.9610 0.9473 0.9665 0.9479 ∼ 20s
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Resultados - IV
Banco
Método de segmentação DRIVE STARE
Az Acurácia Az Acurácia
MMG 0.9614 0.9466 0.9671 0.9480
Teste cruzado, MMG 0.9522 0.9404 0.9601 0.9328
Mψ(b, 4) 0.9312 0.9351
[Chaudhuri et al., 89] 0.9103 0.8987
[Jiang e Mojon, 03] 0.9327 0.8911 0.9298 0.9009
[Staal et al., 04] 0.9520 0.9441 0.9614 0.9516
Segundo observador 0.9473 0.9349
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Discussão - I
A wavelet de Gabor fornece uma representação emdireções e escalas que evidencia os vasos
Classificação combina diferentes características,detectando vasos de diferentes larguras
Abordagem conceitualmente simples, que nãodepende de regras e parâmetros
Teste cruzado revela dependência no conjunto detreinamento
Pode ser implementado de forma eficiente
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Discussão - II
Dificuldades:
Alguns vasos mais finos não são detectados
Imagens com muita variação de iluminação podem terresultados pobres
Alguns artefatos (texturas e bordas fortes) aparecemcomo falsos positivos
Análise é somente local
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Conclusão
Contribuições:
Levantamento bibliográfico
Aprimoramento do método usando a wavelet de Gaborcom a introdução da classificação supervisionada
Experimentos e avaliação de resultados
Desenvolvimento de um pacote código aberto (scriptsdo MATLAB) com protótipo de interface gráfica
Publicação de artigos descrevendo os avanços obtidos
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Demonstração do software
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Trabalhos futuros
Robustez à variação de iluminação, discriminaçãoentre bordas e vasos, segmentação interativa
Detecção global, incorporando informação sobreformas e estruturas
Desenvolvimento/evolução do software
Discriminação entre veias e artérias, detecção demicroaneurismas, exsudatos, manchas algodonosas,disco óptico, fóvea, etc.
Estudo de diferentes formas de avaliação
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Finalização
Colaborações:
CNPq e FAPESP
Emerson Luiz Navarro Tozette, Jeferson Rodriguesda Silva, Jorge de Jesus Gomes Leandro, HerbertJelinek, Michael Cree, Marcelo Mendonça
Página do projeto (código, publicações, referências,dissertação, etc):
http://www.retina.iv.fapesp.br
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Referências - II
Martínez-Pérez, M. E., Hughes, A. D., Stanton, A. V., Thom, S. A., Bharath, A. A. eParker, K. H. (1999). Retinal blood vessel segmentation by means of scale-spaceanalysis and region growing. In Medical Image Computing and Computer-assistedIntervention - MICCAI, páginas 90–97.
Nekovei, R. e Sun, Y. (1995). Back-propagation network and its configuration forblood vessel detection in angiograms. IEEE Transactions on Neural Networks,6(1):64–72.
Sinthanayothin, C., Boyce, J. e Williamson, C. T. (1999). Automated localisation ofthe optic disc, fovea, and retinal blood vessels from digital colour fundus images.British Journal of Ophthalmology, 83:902–910.
Staal, J. J., Abràmoff, M. D., Niemeijer, M., Viergever, M. A. e van Ginneken, B.(2004). Ridge based vessel segmentation in color images of the retina. IEEETransactions on Medical Imaging, 23(4):501–509.
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Referências - III
Cornforth, D. J., Jelinek, H. F., Leandro, J. J. G., Soares, J. V. B., Cesar-Jr., R. M.,Cree, M. J., Mitchell, P. e Bossomaier, T. R. J. (2005). Development of retinal bloodvessel segmentation methodology using wavelet transforms for assessment ofdiabetic retinopathy. Complexity International, 11. Disponível emhttp://www.complexity.org.au/ci/vol11/. Acesso em: maio de 2006.
Leandro, J. J. G., Soares, J. V. B., M. Cesar-Jr., R. e Jelinek, H. F. (2003). Bloodvessels segmentation in non-mydriatic images using wavelets and statisticalclassifiers. In Proc. of the 16th Brazilian Symposium on Computer Graphics andImage Processing - SIBGRAPI, páginas 262–269. IEEE Computer Society Press.
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