Skip to main content
main-content

04.12.2017 | Ausgabe 4/2018

Journal of Digital Imaging 4/2018

Automated Segmentation and Quantification of Drusen in Fundus and Optical Coherence Tomography Images for Detection of ARMD

Zeitschrift:
Journal of Digital Imaging > Ausgabe 4/2018
Autoren:
Samina Khalid, M. Usman Akram, Taimur Hassan, Amina Jameel, Tehmina Khalil

Abstract

Age-related macular degeneration (ARMD) is one of the most common retinal syndromes that occurs in elderly people. Different eye testing techniques such as fundus photography and optical coherence tomography (OCT) are used to clinically examine the ARMD-affected patients. Many researchers have worked on detecting ARMD from fundus images, few of them also worked on detecting ARMD from OCT images. However, there are only few systems that establish the correspondence between fundus and OCT images to give an accurate prediction of ARMD pathology. In this paper, we present fully automated decision support system that can automatically detect ARMD by establishing correspondence between OCT and fundus imagery. The proposed system also distinguishes between early, suspect and confirmed ARMD by correlating OCT B-scans with respective region of the fundus image. In first phase, proposed system uses different B-scan based features along with support vector machine (SVM) to detect the presence of drusens and classify it as ARMD or normal case. In case input OCT scan is classified as ARMD, region of interest from corresponding fundus image is considered for further evaluation. The analysis of fundus image is performed using contrast enhancement and adaptive thresholding to detect possible drusens from fundus image and proposed system finally classified it as early stage ARMD or advance stage ARMD. The proposed system is tested on local data set of 100 patients with100 fundus images and 6800 OCT B-scans. Proposed system detects ARMD with the accuracy, sensitivity, and specificity ratings of 98.0, 100, and 97.14%, respectively.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

★ PREMIUM-INHALT
e.Med Interdisziplinär

Mit e.Med Interdisziplinär erhalten Sie Zugang zu allen CME-Fortbildungen und Fachzeitschriften auf SpringerMedizin.de. Zusätzlich können Sie eine Zeitschrift Ihrer Wahl in gedruckter Form beziehen – ohne Aufpreis.

Weitere Produktempfehlungen anzeigen
Literatur
Über diesen Artikel

Weitere Artikel der Ausgabe 4/2018

Journal of Digital Imaging 4/2018 Zur Ausgabe
  1. Sie können e.Med Radiologie 14 Tage kostenlos testen (keine Print-Zeitschrift enthalten). Der Test läuft automatisch und formlos aus. Es kann nur einmal getestet werden.

Neu im Fachgebiet Radiologie

Meistgelesene Bücher aus der Radiologie

2016 | Buch

Medizinische Fremdkörper in der Bildgebung

Thorax, Abdomen, Gefäße und Kinder

Dieses einzigartige Buch enthält ca. 1.600 hochwertige radiologische Abbildungen und Fotos iatrogen eingebrachter Fremdmaterialien im Röntgenbild und CT.

Herausgeber:
Dr. med. Daniela Kildal

2011 | Buch

Atlas Klinische Neuroradiologie des Gehirns

Radiologie lebt von Bildern! Der vorliegende Atlas trägt dieser Tatsache Rechnung. Sie finden zu jedem Krankheitsbild des Gehirns Referenzbilder zum Abgleichen mit eigenen Befunden.

Autoren:
Priv.-Doz. Dr. med. Jennifer Linn, Prof. Dr. med. Martin Wiesmann, Prof. Dr. med. Hartmut Brückmann

Mail Icon II Newsletter

Bestellen Sie unseren kostenlosen Newsletter Update Radiologie und bleiben Sie gut informiert – ganz bequem per eMail.

Bildnachweise