![](/images/graphics-bg.png)
Optic disc detection using fish school search algorithm based on FPGA
Other Title(s)
الكشف عن القرص البصري باستخدام خوارزمية سرب الأسماك (FSS) استناداً على FPGA
Joint Authors
Abid, Sad
al-Oraifan, Dalal
safar, Amna
Source
Journal of Engineering Research
Issue
Vol. 7, Issue 3 (30 Sep. 2019), pp.161-177, 17 p.
Publisher
Kuwait University Academic Publication Council
Publication Date
2019-09-30
Country of Publication
Kuwait
No. of Pages
17
Main Subjects
Engineering & Technology Sciences (Multidisciplinary)
Abstract AR
هذا يعاني كثير من الناس في جميع أنحاء العالم من اعتلال الشبكية السكري.
و يؤثر هذا المرض على رؤيتهم على مر السنين، كما أن المشكلة تتفاقم مع التقدم في السن.
يتم فحص صورة القاع للكشف عن أمراض السكري التي يمكن أن تؤثر على شبكية العين مثل اعتلال الشبكية السكري.
المطلوب هو الكشف الصحيح عن القرص البصري لاكتشاف المرض.
تم اقتراح عدة طرق لتحسين الكشف عن القرص البصري فيما يتعلق بمقاييس الأداء المختلفة.
نقوم في هذا العمل بدراسة الأداء، و تحديداً استهلاك الطاقة و الوقت الحسابي لتقنية أسراب الأسماك (FSS).
و نقوم بالكشف عن القرص البصري باستخدام تقنية التباين المحسن متعدد الخطوات قبل المعالجة لتحسين لون صورة القاع.
خطوات المعالجة المسبقة المستخدمة-في العمل تحسن من جودة الصورة الملونة عن طريق تصفية الضوضاء، و تسوية الصورة، وإخفاء المناطق التي يضمن فيها عدم وجود القرص البصري.
تم تطبيق خوارزمية FSS للعثور على البكسل الأكثر إضاءة في الصورة المعالجة مسبقاً، والذي يتميز بوجود القرص البصري.
تم تنفيذ الخوارزمية أيضاً في FPGA للاستفادة من قوة المعالجة الموازية.
تم اختبار الخوارزمية على قواعد بيانات STARE ،DRIVE و RiaRetDB1 وتم مقارنتها مع الطرق الأخرى.
لقد كانت دقة FSS %100، %95.7، و99.92% عند استخدام قواعد بيانات STARE ،DRIVE وRiaRetDB1 على التوالي.
وعلاوة على ذلك، فإن وقت التشغيل لتنفيذ FPGA كان 1.605 مللي / ثانية مع إجمالي استهلاك طاقة مقداره 121.818 ميغاواط.
Abstract EN
Many people worldwide suffer from Diabetic Retinopathy (DP).
This health ailment affects their vision throughout the years, as they get older.
The fundus image is examined for detecting diabetic diseases that could affect the retina such as the DP.
Correctly detecting the optic disc is required to discover the disease.
Several methods have been proposed to improve the detection of the optic disc with respect to different performance metrics.
In this work, we investigate the performance, mainly the power consumption and the computational time, of the Fish School Search (FSS) technique.
We detect the optic disc by using contrast enhanced multi-step pre-processing technique to improve the color fundus image.
The pre-processing steps used in this work improve the quality of the colored image by filtering out the noises, smoothing the image, and masking out the regions where it is guaranteed that the optic disc is not located in.
The FSS algorithm is applied to find the brightest pixel in the pre-processed image, which is marked as the optic disc.
The algorithm is also implemented in the FPGA to benefit from the parallel processing power of the FPGA.
The algorithm is tested on DRIVE, STARE, and RiaRetDB1 databases and compared to other methods in the literature.
The accuracy of the FSS was 100%, 95.7%, and 99.92% when using DRIVE, STARE, and RiaRetDB1 databases, respectively.
Moreover, the running time of the FPGA implementation was found to be 1.605 ms with a total power dissipation of 121.818 mW.
American Psychological Association (APA)
Abid, Sad& al-Oraifan, Dalal& safar, Amna. 2019. Optic disc detection using fish school search algorithm based on FPGA. Journal of Engineering Research،Vol. 7, no. 3, pp.161-177.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1494768
Modern Language Association (MLA)
Abid, Sad…[et al.]. Optic disc detection using fish school search algorithm based on FPGA. Journal of Engineering Research Vol. 7, no. 3 (Sep. 2019), pp.161-177.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1494768
American Medical Association (AMA)
Abid, Sad& al-Oraifan, Dalal& safar, Amna. Optic disc detection using fish school search algorithm based on FPGA. Journal of Engineering Research. 2019. Vol. 7, no. 3, pp.161-177.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1494768
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendices : p. 174-176
Record ID
BIM-1494768