안저 영상에서 헤이지안 알고리즘을 이용한 혈관 검출

Detection of Retinal Vessels of Fundus Photograph Using Hessian Algorithm

망막 질환의 진단에서 안저영상은 환자의 망막 상태에 대한 객관적인 평가와 기록에 중요하다. 특히 혈관의 분석은 당뇨병, 고혈압 등의 진단과 경과 관찰에 매우 중요하다. 혈관 영역을 검출하기 위해 톱-햇(Top-hat) 필터를 사용하여 균일하지 않은 배경 영상을 보상하고, 대비 제한의 적응적 히스토그램 보정(contrast limited adaptive histogram equalization) 방법을 적용하여 대비를 향상시켰다. 영상에 전처리를 한 후 헤이지안 행렬(hessian matrix)을 적용하여 혈관 성분을 검출한 결과 제안된 방법이 기존의 정합 필터(matched filter) 방법보다 약 1.3% 더 정확하였다. 결론으로 제안한 알고리즘은 안저 영상에서 혈관 영역을 검출하는데 있어서 기존 방법에 비해서 향상되었다.

Fundus images are highly useful in evaluating patients' retinal conditions in diagnosing eye diseases. In particular, vessel regions are essential in diagnosing diabetes and hypertension. In this paper, we used top-hat filter to compensate for non-uniform background. Image contrast was enhanced by using contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) method. Hessian matrix was next applied to detect vessel regions. Results indicate that our method is 1.3% more accurate than matched filter method. Our proposed method is expected to contribute to diagnosing eye diseases.