![](/images/graphics-bg.png)
Automated segmentation of retinal blood vessels using fast marching method and local mathematical analysis
العناوين الأخرى
الكشف الآلي للأوعية الدموية لشبكية العين باستخدام منهجية السير السريع و التحليل الرياضي الموضعي
المؤلف
المصدر
al-Rafidain Engineering Journal
العدد
المجلد 24، العدد 2 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
تاريخ النشر
2019-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
في هذا العمل اقترحت خوارزمية السير السريع (Fast marching method-FMM) لكشف الأوعية الدموية في شبكية العين.
تعتبر تقنية FMM تقنية أمثلة و هي تمتاز بقدرتها على التعامل مع الفروع و التشعبات بسهولة دون أية تكلفة حسابية إضافية حيث تم استخدام هذه الميزة من قبل في مجال الروبوتات لإيجاد المسار الأمثل للروبوت ليتحرك من المنطلق إلى الهدف دون أية تصادمات.
و بما أن شجرة الأوعية الدموية لشبكية العين تأخذ شكلا مشابها لتعرجات الطرقات و تفرعاتها فقد وجدنا أن استخدام تقنية FMM سيكون مفيدا لإيجاد المسار الأقصر بين القرص البصري و أطراف الأوعية الدموية بحيث نستطيع رسم شجرة الأوعية الدموية لشبكية العين بسهولة.
من الجدير بالذكر أنه تم تطبيق هذه الطريقة باستخدام لغة M في ماتلاب 2016 حيث قمنا في البداية بتطبيق عملية تحليل رياضي موضعي للحصول على تخمين أولي لتوزع الأوعية الدموية في الصورة بغية تخفيض الضجيج الكبير المضمن في صور الشبكية و لتسهيل تطبيق تقنية FMM لاحقا.
كما تمت مقارنة تقنية السير السريع مع بعض التقنيات الأخرى المستخدمة في كشف شجرة الأوعية الدموية مثل "مرشحات المطابقة –matched filters" حيث أظهرت النتائج أن تقنية FMM تفوقت على عدد من هذه التقنيات كما كانت نتائجها مقاربة لتقنيات أخرى ذات دقة عالية.
تم التحقق من أداء تقنية FMM باستخدام قاعدة البيانات "DRIVE" حيث تراوحت دقتها ما بين 80% و 93% (بحسب الضجيج في الصورة) بعدد تكرارات يتراوح ما بين 500 تكرار و 1000 تكرار (بحسب موضع القرص البصري في الصورة) بزمن و سطي يعادل 0.57 ثانية لكل تكرار مما يعني زمن تشغيل يتراوح ما بين 5 إلى 10 دقائق.
كما تم استخدام قاعدة بيانات "STARE" أيضا في عملية التحقق من الأداء حيث حصلنا على دقة تصل إلى 90% من أجل صور STARE التي مقاسها 700x605 خلال 15 دقيقة و دقة تصل إلى 86% بزمن 2.6 دقيقة عند إنقاص الدقة إلى 350x303.
الملخص EN
In this work, Fast Marching Method (FMM) has been suggested for Retinal blood vessels segmentation.
FMM is an optimization technique; and the main advantage of the FMM is its ability to deal with branches and bifurcations without any additional computational cost.
This advantage had been used in robotics to find the optimal path for the robot to move from the starting point to the goal with no collisions.
Considereing the tree structure of blood vessel, I will use FMM to find the shortest bath between the optic disk and the blood vessels ends to draw the tree of the blood vessels.
This method has been implemented using the M language in MATLAB R2016b.
In this work local mathematical analysis has been implemented so that we can have an initial estimation of blood vessels distribution in an image in order to minimize the huge amount of noise included in retinal images and to make FMM implementing easier.
FMM performance had been compared to other techniques used for retinal blood vessel detection like “Matched Filters”.
The results showed that the FMM performance overcame some of those techniques and close to other high resolution methods.
The FMM algorithm has been validated using the well-known “DRIVE” database and the resulting resolution ranged between 80% to 93% (depending on the noise amount in image) with iteration number between 500 to 1000 (according to the optic disk position in the image) with an average time of 0.57 seconds for each iteration which mean that the total running time is 5-10 minutes.
FMM had also been validated using STARE data set and achieved a TPR of 90% for 700x605 STARE images in 15 minutes, and a TPR of 86% in 2.6 minutes when reducing image size to 350x303.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Khaddur, Hibah Allah. 2019. Automated segmentation of retinal blood vessels using fast marching method and local mathematical analysis. al-Rafidain Engineering Journal،Vol. 24, no. 2, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1014949
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Khaddur, Hibah Allah. Automated segmentation of retinal blood vessels using fast marching method and local mathematical analysis. al-Rafidain Engineering Journal Vol. 24, no. 2 (Dec. 2019), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1014949
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Khaddur, Hibah Allah. Automated segmentation of retinal blood vessels using fast marching method and local mathematical analysis. al-Rafidain Engineering Journal. 2019. Vol. 24, no. 2, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1014949
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 7-8
رقم السجل
BIM-1014949
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)