Los vasos sanguíneos retinianos desempeñan un papel importante en el diagnóstico y el tratamiento de diversas enfermedades de la retina, como la retinopatía diabética, el glaucoma, la arteriosclerosis y la hipertensión. Por esta razón, la extracción de la vasculatura retiniana es importante para ayudar a los especialistas en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades sistemáticas. En este trabajo se desarrolla un enfoque novedoso para extraer la red de vasos sanguíneos de la retina. Nuestro método consta de cuatro etapas: (1) etapa de preprocesamiento con el fin de preparar el conjunto de datos para la segmentación; (2) un procedimiento de mejora que incluye filtros de Gabor, Frangi y Gauss obtenidos por separado antes de una transformación top-hat; (3) una etapa de agrupación dura y blanda que incluye K-means y Fuzzy C-means (FCM) con el fin de obtener un mapa binario de vasos; y (4) una etapa de postprocesamiento que elimina las regiones aisladas falsamente segmentadas. El método se ha probado con imágenes retinianas en color obtenidas de las bases de datos STARE y DRIVE, disponibles en Internet. Como resultado, el filtro de Gabor seguido del método de agrupación de K-means alcanza una precisión del 95,94
y 95,71% de precisión para las bases de datos STARE y DRIVE, respectivamente, que son aceptables para los sistemas de diagnóstico.
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