群知能と進化的計算の国際ジャーナル

概要

細菌採餌最適化に基づく多重閾値処理を用いたヒト網膜画像における血管検出の分析

 N シュリ マダヴァ ラジャ*、G カビタ、S ラーマクリシュナン

デジタル網膜眼底画像における血管の解析は、現代の研究で試みられている重要な問題である。

バイオメディカル エンジニアリング研究。この研究では、正常および異常な網膜画像を、適応ヒストグラム均等化とファジー フィルタリングで前処理します。次に、前処理された画像は、Tsallis マルチレベルしきい値化法にかけられます。選択された方法で決定されたしきい値レベルは、血管コンテンツを改善するために、細菌採餌最適化技術を使用してさらに最適化されます。得られた結果は、各画像の対応するグラウンド トゥルースと比較することにより、類似性尺度を使用して検証されます。統計的特徴と Tamura 特徴は、最適なマルチレベルしきい値化出力画像から導出され、健康な画像と病的な画像を分析します。結果は、試行された一連の前処理技術により、エッジ情報が大幅に強化され、セグメンテーションの有効性が向上することを示しています。Tsallis マルチレベルしきい値化の細菌採餌最適化により、網膜血管を抽出できることが観察されています。類似性尺度は、この方法により血管エッジの抽出が大幅に改善されることを示しています。さらに、検出された血管から導出された統計的特徴と Tamura 特徴により、健康な画像と病的な画像をより適切に区別できます。網膜の血管の有無は臨床的に重要なので、この所見は有用であると思われます。