Revista internacional de inteligencia de enjambre y computación evolutiva

Abstracto

Análisis de la detección de la vasculatura en imágenes de retina humana mediante optimización de búsqueda de alimentos por bacterias basada en umbrales múltiples

 N Sri Madhava Raja*, G Kavitha y S Ramakrishnan

El análisis de los vasos sanguíneos en las imágenes digitales del fondo de retina es un problema importante que se ha intentado resolver en la actualidad.

Investigación en ingeniería biomédica. En este trabajo, las imágenes normales y anormales de la retina se preprocesan con ecualización de histograma adaptativa y filtrado difuso. Las imágenes preprocesadas se someten luego al método de umbralización multinivel de Tsallis. Los niveles de umbral determinados por el método elegido se optimizan aún más utilizando técnicas de optimización de búsqueda de bacterias para mejorar el contenido de vasos. Los resultados obtenidos se validan utilizando medidas de similitud comparándolos con la verdad fundamental correspondiente de cada imagen. Las características estadísticas y de Tamura se derivan de las imágenes de salida de umbralización multinivel óptimas para analizar las imágenes sanas y patológicas. Los resultados demuestran que la serie de técnicas de preprocesamiento intentadas mejora considerablemente la información de los bordes y mejora la eficacia de la segmentación. Se observa que la optimización de la búsqueda de bacterias para el umbralización multinivel de Tsallis puede extraer la vasculatura de la retina. Las medidas de similitud muestran que este método proporciona una mejora considerable en la extracción de los bordes de los vasos. Además, las características estadísticas y de Tamura derivadas de los vasos detectados proporcionan una mejor diferenciación entre imágenes sanas y patológicas. Como la presencia y la ausencia de vasos en la retina son clínicamente significativas, los hallazgos parecen ser útiles.