Resumen

Este artículo presenta una segmentación jerárquica basada en grafos para la detección de vasos sanguíneos en imágenes digitales de retina. Esta segmentación emplea algunos de los principios perceptuales de la Gestalt: similitud, cierre, continuidad y proximidad para fusionar segmentos en patrones coherentes y conectados similares a vasos sanguíneos. La integración de los principios de la Gestalt se basa en características basadas en el objeto (por ejemplo, el color y la morfología y el contexto del sombrero negro) y en algoritmos de análisis de grafos (por ejemplo, la ruta de Dijkstra). El marco de segmentación consta de dos pasos principales: preprocesamiento y segmentación multiescala basada en grafos. El preprocesamiento sirve para mejorar las condiciones de iluminación, debido al bajo contraste de iluminación, y para construir las características necesarias para mejorar la estructura de los vasos, debido a la sensibilidad de los patrones de los vasos a la estructura multiescala/multiorientación. La segmentación basada en grafos permite reducir el procesamiento informático necesario para convertir la región de interés en la mayoría de los objetos semánticos. La segmentación se evaluó en tres conjuntos de datos públicos. Los resultados experimentales muestran que la etapa de preprocesamiento consigue mejores resultados que los métodos de mejora más avanzados. El rendimiento de la segmentación basada en grafos propuesta resulta coherente y comparable al de otros métodos existentes, con una capacidad mejorada para detectar vasos pequeños/delgados.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Segmentación jerárquica basada en grafos; detección de vasos sanguíneos; imágenes retinianas digitales; principios perceptuales de la Gestalt; características basadas en objetos; algoritmos de análisis de grafos.
• Keywords:Hierarchical graph-based segmentation; blood vessel detection; digital retinal images; perceptual Gestalt principles; object-based features; graph-analysis algorithms