Segmentación automática de la excavación en retinografías basada en gradientes de color y clasificador Complex Tree

Abstract

En este proyecto se presenta un algoritmo automático de segmentación de la excavación del nervio óptico en retinografías basada en gradientes de color. La utilidad principal es servir como herramienta para la detección de la retinopatía conocida como glaucoma o “ceguera silenciosa”. El método que se presenta está basado en el artículo [1] , que utiliza gradientes de color como característica fundamental para su aplicación al área de la excavación, zona de especial dificultad por presentar gran variedad de tamaños, tonalidades, así como un borde que, a menudo, puede ser difuso. La novedad que presenta este trabajo es que lo que se pretende detectar esta vez es la excavación , en lugar del disco óptico . Como segunda novedad, para realizar la clasificación se hace uso del clasificador Complex Tree (un solo árbol de decisión). Las imágenes que se han utilizado como entrada del algoritmo han sido extraídas de 6 bases de datos públicas, haciendo una selección de 30 imágenes para el entrenamiento del clasificador y 50 imágenes para realizar las pruebas y verificar la calidad del mismo. Para cuantificar la sensibilidad y la robustez del método propuesto se han realizado cálculos estadísticos, teniendo como verdad de referencia la detección de la excavación .