ラドンとウェーブレット変換に基づく新しい緑内障表現法

A novel glaucomatous representation method based on Radon and wavelet transform.

• Beiji Zou
• Changlong Chen
• Rongchang Zhao
• Pingbo Ouyang
• Chengzhang Zhu
• Qilin Chen
• Xuanchu Duan

抄録

背景:

緑内障は、視神経の損傷によって引き起こされる不可逆的な眼疾患である。そのため、通常は視神経頭部（ONH）の構造が変化します。臨床的には、眼底画像を用いたONH評価が緑内障の検出に最も有用な方法の一つである。しかし、眼底画像の構造変化により、複雑で複雑な視覚パターンが混在するため、ONH評価のための効果的な表現は困難な課題です。

BACKGROUND: Glaucoma is an irreversible eye disease caused by the optic nerve injury. Therefore, it usually changes the structure of the optic nerve head (ONH). Clinically, ONH assessment based on fundus image is one of the most useful way for glaucoma detection. However, the effective representation for ONH assessment is a challenging task because its structural changes result in the complex and mixed visual patterns.

方法:

我々は、これらの視覚パターンを捉えるために、ラドン変換とウェーブレット変換に基づく新しい特徴表現を提案した。まず，ラドン変換(RT)を用いて眼底画像をラドン領域にマッピングし，ONHの空間的な半径方向の変化を離散的な信号に変換して画像の構造的特徴を記述する．次に、離散ウェーブレット変換(DWT)を用いて差分を捉え、定量的に表現します。最後に、主成分分析(PCA)とサポートベクターマシン(SVM)を用いて、次元削減と緑内障の検出を行っています。

METHOD: We proposed a novel feature representation based on Radon and Wavelet transform to capture these visual patterns. Firstly, Radon transform (RT) is used to map the fundus image into Radon domain, in which the spatial radial variations of ONH are converted to a discrete signal for the description of image structural features. Secondly, the discrete wavelet transform (DWT) is utilized to capture differences and get quantitative representation. Finally, principal component analysis (PCA) and support vector machine (SVM) are used for dimensionality reduction and glaucoma detection.

結果:

提案手法は，RIMONE-r2データセットにおいて，精度0.861，曲線下面積(AUC)0.906を達成し，最先端の検出性能を達成した．

RESULTS: The proposed method achieves the state-of-the-art detection performance on RIMONE-r2 dataset with the accuracy and area under the curve (AUC) at 0.861 and 0.906, respectively.

結論:

結論として、提案手法は大規模な緑内障スクリーニングに有効なツールとしての能力を持ち、緑内障の臨床診断の参考になることを示した。

CONCLUSION: In conclusion, we showed that the proposed method has the capacity as an effective tool for large-scale glaucoma screening, and it can provide a reference for the clinical diagnosis on glaucoma.