42 JAIIO – CAIS 2013 Procesamiento Digital "Detección Temprana de Patologías y Análisis de Imágenes

Diabéticas Oculares en Retinografías Utilizando un Sistema Multiagentes" Salvatelli A.1, Bizai G. 1 Martina M.1, Hadad A. 1,2, Drozdowicz B.1,2

1Grupo

de Inteligencia Artificial, Facultad de Ingeniería, UNER. 2Facultad de Ciencia y Tecnología, UADER.

Introducción MOTIVACION • Es posible proveer una herramienta que permita la

realización de screenings poblacionales para evaluación de RETINOPATIA DIABETICA (RD): separar normales de sospechosos…

• Las imágenes digitales y los Sistemas de Soporte a la

Toma de Decisiones surgen como una potencial herramienta que facilita el diagnóstico a oftalmólogos no expertos en esta patología.

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Introducción • Forma de Examen: Retinograma o fotografía de fondo de

ojo. • Existen numerosas Marcas y Modelos de Retinógrafos, que proveen una gama heterogénea de formatos de salida, a la vez que la captura de la imagen es muy dependiente del operador.

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Introducción • Retinopatía

Diabética (RD) puede ser examinando la retina y sus características: • • •

•

• •

detectada,

comienza con cambios en los capilares de la retina. La primera irregularidad que se detecta son los microaneurismas. Causantes de hemorragias cuando se rompen, Seguido por edema retinal y exudados duros, junto con una permeabilidad aumentada de las paredes capilares, en esta etapa, la patología es llamada retinopatía no proliferativa. continúa cuando los vasos se obstruyen causando microinfartos en la retina o exudados blandos. Cuando el número de exudados es mayor a 6, la retinopatía es llamada preproliferativa. La falta de oxígeno produce el desarrollo de neovascularización que puede rasgar la retina. cuando se localiza cerca a la mácula se puede perder el campo de visión, aquí es llamada proliferativa

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RETINOPATÍA DIABÉTICA

Micro Aneurisma

Derrames

Exudados Soft

Retinopatía Diabética No Proliferante

Exudados Hard

Neovascularizació

Retinopatía Diabética Proliferante

1 Mínima

Sólo Microaneurismas

6 Moderada

2 Leve

Microaneurismas, exudados duros, manchas algodonosas, hemorragias/microaneurismas escasos

Neovascularización retiniana y/o neovascularización papilar de menos de 1/3 de área papilar.

7 de alto riesgo

Neovascularización papilar mayor a 1/3 de área papilar y/o hemorragia pre-retinal o vítrea, con neovascularización retinal o papilar

8 Avanzada

Proliferación fibrovascular, desprendimiento de retina, hemorragia vítrea que oculta el fondo.

3 Moderada

Lo anterior, con mayor cantidad de hemorragias/microaneurismas (moderados). IRMA mínimo o rosarios venosos en sólo un cuadrante

4 Severa

Hemorragias o microaneurismas severos en los 4 cuadrantes, rosarios venosos en 2 o más cuadrantes, IRMA severo en por lo menos 1 cuadrante

5 Muy Severa

2 o más signos de retinopatía severa

IRMA: Anomalías Microvasculares Intrarretinianas;

•Tabla 1: escala de Early House (ETDRS) modificada.

5 ECIMAG 2012

Objetivos General: • Contribuir con el médico oftalmólogo en la detección precoz de RD. Particulares: • Identificar las partes constitutivas del fondo de ojo, de interés diagnóstico para la RD • Determinar los signos de la RD y clasificarlos según diferentes grados de severidad • Desarrollar herramientas informáticas de apoyo a la detección y análisis temprano de esta patología.

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Materiales • BASE DE DATOS DE IMÁGENES

• Base de Datos DRIVE: Digital Retinal Images for

• •

•

• •

Vessel Extraction, http://www.isi.uu.nl/Research/Databases/DRIVE/index.php #Staal2004 Base de Datos STARE: STructured Analysis of the Retina, http://www.ces.clemson.edu/~ahoover/stare Base de Datos DIARETDB0 - Standard Diabetic Retinopathy Database Calibration level 0 http://www.it.lut.fi/project/imageret/diaretdb0/index.html# DESCRIPTION Base de Datos DIARETDB1 - Standard Diabetic Retinopathy Database Calibration level 1 http://www.it.lut.fi/project/imageret/diaretdb1/index.html Base de datos MESSIDOR- Methods to evaluate segmentation and indexing techniques in the field of retinal ophthalmology http://messidor.crihan.fr/description-en.php

• (… Por qué no una base de datos Nacional donde se

encuentren marcadas y descriptas las patologías, clasificándolas por nivel de severidad?...)

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Metodología Propiedades del SI: modular, flexible y adaptativo Arquitectura con comportamiento distribuido más apropiado para este tipo de desarrollo: SMA . Metodología Gaia * Establecimiento de Requerimientos

Modelo de Roles

Modelo de Agente

Modelo de Interacciones

Modelo de Servicios

Análisis

Modelo de Relaciones

Diseño

* Sistema Multiagente para apoyo a la detección y análisis de patologías diabéticas en imágenes retinográficas. Bartolomé Drozdowicz, José Luis Caropresi, Adrián Salvatelli, Gustavo Bizai. SIS2007

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Fase de Diseño: Modelo de AGENTES

Metodología Agente de Preprocesamiento y Estandarización de Imágenes (PEI) Agente de Registración y Fusión de imágenes (RFI) Agente Analizador de Disco Óptico (DAO)

Agente Analizador de Fóvea y Mácula (AFM)

Agente Analizador de Ramas Arteriales (ARA) Agente Estimador de Normalidad (DN) Agente Estimador de Severidad (DES)

Realiza los roles de Uniformidad de iluminación, Estandarización de Contraste.

Realiza los roles de alineación, construcción y fusión en una sola imagen de fondo ocular, mediante el uso de varias imágenes de la misma serie, así como también de visitas anteriores del paciente. Realiza los roles de: Detección de Ubicación, Detección de Forma, Detección de Tamaño, Modelo de Bordes y Reflectancia de la Luz. Implementa los roles Identificador de Posición, Forma y Tamaño, Diferencia Contraste resto Retina, Presencia de Cuerpos Extraños, Detector de Edemas Maculares, Detector de Exudados “hard” y “soft”. Realiza los roles Identificador de Microaneurismas, Detector de IRMA, Detector de micro y MacroDerrames e Identificador de Neovascularización Analizador de Informes, Calculador de Normalidad, Generador de Informe Final Normal. Analizador de Informes, Calculador de Severidad, Generador de Informe Final Patológico.

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Metodología Bloque de Datos

BD Imágenes

BD Hist. Clín. Datos Pac.

Agente PEI

Agente DN

Agente DAO Agente AFM

Agente DES

Agente ARA

Bloque Preprocesamiento y análisis de imágenes de RD

Bloque de Análisis de Normalidad y Severidad

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Metodología Operador - dependiente • • •

midriasis vs. pupila natural alineación ojo-eje óptico de la cámara dirección y forma del sistema de iluminación (flash)

Geometría del globo ocular • •

Superficie cóncava Múltiples reflexiones

Problemas: • iluminación no uniforme • diferencias de color • cambios de contrastes locales por diferencia en la reflexión. • Ruido

Solución: • preprocesado y estandarización

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Metodología RUIDO - Compromiso existente entre reducir el ruido y no afectar las pequeñas características contenidas en la imagen analizada. Modelos de Ruido en imágenes de fondo: Gaussiano, Impulsivo y Uniforme FILTROS ENSAYADOS: •Filtro morfológico (apertura y cerradura) con un elemento estructurante de Von Newman de un tamaño pequeño (Leyva et al.) • Filtrado de mediana (Oien and Osnes , Sinthanayothin et al.) • Filtro de Wiener, ventana 5x5. Detección Temprana de Patologías Diabéticas Oculares en Retinografías Utilizando un Sistema Multiagentes

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Metodología Agente de Preprocesamiento y Estandarización de Imágenes (PEI)

Cumple los roles de Uniformidad de Iluminación y Estandarización de Contraste, preservando Color. Disminución Ruido Gaussiano por filtrado de Wiener, ventana 3x3 (14.8%)

•Filtro morfológico (apertura y cerradura) con un elemento estructurante de Von Newman de un tamaño pequeño (Leyva et al.) • Filtrado de mediana (Oien and Osnes , Sinthanayothin et al.) Detección Temprana de Patologías Diabéticas Oculares en Retinografías Utilizando un Sistema Multiagentes

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Metodología Agente de Preprocesamiento y Estandarización de Imágenes

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Metodología Agente PEI

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Metodología Agente Analizador de Disco Óptico (ADO) • • •

Filtro de suavizado Savitzky-Golay, suaviza una función unidimensional por aproximación polinómica de la misma. Utilización de tamaño de ventana recursiva de manera de aproximarse a la iluminación de fondo. Determinación de posición de disco por umbralado del pico máximo de la función.

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Metodología Imagen de Referencia e Imagen Sensada

Agente Analizador de Ramas Arteriales

Procesamiento de datos

Agente de Registración y Fusión de Imágenes (RFI)

Agente de Preprocesamiento y Estandarización de Imágenes

Agente Analizador de Disco Óptico

Agente Analizador de Fóvea y Mácula

Extracción Características

Correspondencia Características

Agente de Registración y Fusión de Imágenes

Transformación Imagen

Imagen Registrada

Salida a Agentes de Análisis de Patologías, Normalidad y Severidad

Diagrama de flujo que resume los pasos del algoritmo de registración basado en la extracción de características, e interacciones con los Agentes del SMA

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Metodología Agente (RFI)

Registración por Transformación Afín

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Metodología Agente Analizador de Normalidad y Severidad • análisis de textura: la inclusión de los signos tanto

locales como globales cambian la textura propia del fondo retinal. • análisis multifractal: tiene la ventaja de poder brindar

tres datos: el espectro multifractal, y dos imágenes asociadas llamados alfa imagen y f-alfa imagen.

• la pendiente determinada entre los valores máximos y mínimos de los espectros multifractales discriminan entre imágenes con y sin signos patológicos: Pendiente Espectral (PE)

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Metodología Agente Analizador de Normalidad y Severidad

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Metodología (a)

(a) (b) (b)

(b) (c)

(d)

Base DRIVE, Capacidad “sum”

Base DIARETDB1, Capacidad “sum”

__ Imágenes Normales

-.- Imágenes Anormales (e) (e) Detección Temprana de Patologías Diabéticas Oculares en Retinografías Utilizando un Sistema Multiagentes

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Metodología Agente Analizador de Normalidad y Severidad

 Necesidad

de enmascarar fondo oscuro circular, disco óptico y árbol vascular.

 Observación: valores

de singularidades similares entre estructuras anatómicas y signos de la patología.

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Resultados (a)

• Agente analizador del Disco Óptico ha obtenido un 94.5 % de efectividad en su localización y una sensibilidad y especificidad de 91,7 % y 93,3% respectivamente.

(b) (b)

• Agente de Fóvea y Mácula, se ha detectado correctamente su posición con un 92% de ocurrencia (base: 1200 im. MESSIDOR BD) (b) (c)

(d)

(e) (e)

• Agente analizador de Ramas Arteriales: sensibilidad del 82,03%, una especificidad del 95,35 % y una precisión del 93,89% (base: STARE BD) • Agente de Normalidad y Severidad: la PE Multifractal ha discriminado la imágenes con Edema Macular Diabético con una sensibilidad del 70,3% y especificidad del 93,8%. Esto indica que discrimina mejor los casos “normales”, y con menor eficiencia los patológicos. Detección Temprana de Patologías Diabéticas Oculares en Retinografías Utilizando un Sistema Multiagentes

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Implementación (a) (a) (b) (b)

• Se conjugó el diseño del sistema multiagentes, con las características de comunicación interagentes, en el marco del software de desarrollo de agentes inteligentes JADE (Java Agent DEvelopment Framework) . • Como entorno de desarrollo integrado para la realización de las clases en Java se utilizó el IDE NetBeans 7.0.1.

(b) (c)

(d)

(e) (e) Detección Temprana de Patologías Diabéticas Oculares en Retinografías Utilizando un Sistema Multiagentes

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Conclusiones (a)

(a)

• El uso de metodologías multiagente permitió desagregar las tareas del sistema y organizar el trabajo de desarrollo dentro del grupo.

(b) (b)

• Se han alcanzado muy buenos valores de precisión, sensibilidad y especificidad. (b) (c)

(d)

• Es necesario someter al SMA a mayor número de imágenes de retinógrafos locales.

• Es necesario integrar el SMA al Retinógrafo, para la carga automática de las imágenes. • El presente PID ha generado numerosas Tesis de Grado, posgrado y trabajos de pasantías de estudiantes extranjeros: valor como formador de RRHH.

(e) (e) Detección Temprana de Patologías Diabéticas Oculares en Retinografías Utilizando un Sistema Multiagentes

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.. Muchas Gracias ..! Agradecemos la inestimable colaboración del Dr. Rodrigo Torres, en la clasificación de las imágenes originales.

Contacto [email protected] [email protected] F.I.U.N.E.R. Ruta 11 Km. 10 Oro Verde – Entre Rios Tel. 0343 – 4975100 – int. 125 Grupo de Inteligencia Artificial

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