Fundus画像のサブピクセル精度で網膜血管を通る血流を検出するための画像処理パイプライン

背景と目的：網膜血管を通る血流検出は、いくつかの眼疾患を診断するための不可欠なステップです。それは、血流の連続した段階の血管直径の変化として現れます。以前の研究は、主に容器の縁の手動境界によって網膜血管の直径を決定することに焦点を当てていましたが、これは時間がかかります。その結果、選択された容器は少数しか考慮されませんでしたが、信頼できません。このような測定は、人的エラーやオペレーターの主観性も発生しやすく、信頼性をさらに低下させます。これらの理由により、このペーパーでは、網膜容器を通る血流を分析するための自動化されたパイプラインを提案しています。 方法：畳み込み式ニューラルネットワークは、サブピクセルレベルでの容器幅評価に使用される半分の最大分析で、視神経科目および血管検出および全幅分析に全幅を使用しました。直径の測定は、視神経乳頭サイズから派生した特定の距離ですべての容器への血流の5つの相に対して実行されました。5人の患者の眼底画像のアプローチをテストし、両眼を各参加者で調べました。血流の検出のしきい値は、網膜径血管測定がカメラの解像度を上回っていたときに、血流の5つの段階すべての間で比較されたときでした。 結果：18個の網膜血管で検出された血流で、合計205個の大口径血管を分析しました。結論マニュアルおよび自動測定から派生した平均容器直径は、平均で4.96％異なりました。船舶に沿った単一血管測定の平均相対誤差は4.21〜11.85％で、世界平均は8％のレベルです。したがって、測定値は、正確であり、専門家とアルゴリズムの間で高い一致と見なすことができます。

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Blood flow detection through the retinal vessels is an essential step in diagnosing several eye diseases. It manifests itself as changes in vessel diameter in consecutive phases of blood flow. Previous studies focused mainly on determining retinal vessel diameter by the manual demarcation of vessel edges, which is time-consuming. As a result, only a few selected vessels were considered, which is not reliable. Such measurements are also prone to human errors and operator subjectivity, which additionally decreases their reliability. For these reasons, this paper proposes an automated pipeline to analyze the blood flow through retinal vessels. METHODS: Convolutional neural networks were used for optic disc and vessel detection and full width at half maximum analysis used for vessel width assessment at the subpixel level. Measurements of the diameter were performed for five phases of the blood flow to all vessels at a particular distance derived from the optic disc size. We tested the approach on fundus images of five patients, with both eyes examined in each participant. The threshold for the detections of blood flow was when the retinal diameter vessel measurements were above the camera's resolution as compared among all 5 phases of blood flow. RESULTS: A total of 205 large caliber blood vessels were analyzed with blood flow detected in 18 retinal blood vessels. Conclusions Average vessel diameters derived from manual and automatic measurements differed on average by 4.96%. Average relative errors for single vessel measurements along the vessels range from 4.21 to 11.85%, with a global average at the level of 8%. Therefore, the measurements can be considered as accurate and in a high agreement between the expert and algorithm.