Identification of Diabetic Retinopathy Using Retinal Images

Abstract

Diabetic retinopathy is one of the serious complications. and is a leading cause of blindness in diabetic retinopathy. Retinal imaging is now used to diagnose eye diseases. Because of the advantages of retinal photographs is that it can be used to check the initial signal. And it is easier to identify the disease compared to other methods. Therefore, retinal photographs are important. by a set of 89 retinal photographs published publicly in the DIARETDB1 database. Public data retinal photos are also of low quality. Therefore, identifying the disease from poor quality retinal photographs can lead to errors. This thesis is part of an effort to develop a new method for identifying diabetic retinopathy lesions. using retinal photographs There are important pre-processing steps: 1. Sharpening of retinal photographs by using histogram matching technique. The intensity of light in each part of the picture (Contrast Enhancement). 3. Noise Removal Median Filtering Operator for maximum clarity of the picture. 4. Identifying the area. The results can be integrated with current methods for rapid identification of retinal lesions. It is also used as an initial diagnostic tool. However, an ophthalmologist is still necessary for identifying unclear lesions.

โรคเบาหวานขึ้นจอประสาทตาเป็นหนึ่งของภาวะแทรกซ้อนที่รุนแรง และเป็นสาเหตุสำคัญของการตาบอดในผู้ป่วยโรคเบาหวานขึ้นจอประสาทตา ปัจจุบันภาพถ่ายจอประสาทตาถูกนำมาใช้เพื่อวินิจฉัยโรคทางตา เพราะข้อได้เปรียบของภาพถ่ายจอประสาทตา คือสามารถใช้ในการตรวจสอบสัญญาณเริ่มต้น และง่ายต่อการระบุโรคเมื่อเทียบกับวิธีการอื่น ดังนั้นภาพถ่ายจอประสาทตาจึงมีความสำคัญ โดยชุดของภาพถ่ายจอประสาทตาที่เผยแผ่ต่อสาธารณะในฐานข้อมูล DIARETDB1 จำนวน 89 ภาพ แต่อย่างไรก็ตาม ภาพถ่ายจอประสาทตาข้อมูลสาธารณะยังมีคุณภาพต่ำ ดังนั้นการระบุโรคจากภาพถ่ายจอประสาทตาที่คุณภาพต่ำอาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดได้ วิทยานิพนธ์ฉบับนี้เป็นส่วนหนึ่งของความพยายามที่จะพัฒนาวิธีการใหม่ในการระบุรอยแผลของโรคเบาหวานขึ้นจอประสาทตา โดยใช้ภาพถ่ายจอประสาทตา มีขั้นตอนก่อนการประมวลผลที่สำคัญคือ 1. การปรับความคมชัดของภาพถ่ายจอประสาทตาด้วยการจับคู่กราฟของพื้นที่สี (Histogram Matching Technique) 2. การเพิ่มความคมชัดของภาพถ่ายด้วยวิธีการกระจายระดับความเข้มของแสงในแต่ละส่วนของภาพ (Contrast Enhancement) 3. การลดสัญญาณรบกวนด้วยตัวกรองค่าเฉลี่ย (Noise Removal Median Filtering Operator) เพื่อให้ได้ภาพที่มีความชัดเจนสูงสุด 4. การระบุบริเวณ และลบขั้วจอประสาทตา (Optic Disc Localization) ผลลัพธ์ที่ได้สามารถนำไปบูรณาการกับวิธีการที่มีอยู่ในปัจจุบันเพื่อใช้ระบุรอยแผลจอประสาทตาได้รวดเร็ว และยังใช้เป็นเครื่องมือเพื่อการวินิจฉัยเบื้องต้น อย่างไรก็ตามจักษุแพทย์ยังคงมีความจำเป็นสำหรับการระบุรอยแผลที่ไม่ชัดเจน