Kokou Assogba ; Yasmina Bouaoune ; Philippe Bunel - Classification par division/fusion pour la détection des rétinopathies vasculaires en angiographie rétinienne en fluorescence

arima:1502 - Revue Africaine de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées, 1 janvier 2002, Volume 1, 2002 - https://doi.org/10.46298/arima.1502
Classification par division/fusion pour la détection des rétinopathies vasculaires en angiographie rétinienne en fluorescenceArticle

Auteurs : Kokou Assogba 1; Yasmina Bouaoune 2; Philippe Bunel 2

  • 1 Laboratoire d'Etudes et de Recherche en Techniques Industrielles [Cotonou]
  • 2 Laboratoire d'étude et de recherche en instrumentation, signaux et systèmes

[en]
Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche d'analyse de forme pour la détection des rétinopathies vasculaires. La méthode procède à la classification des vaisseaux et quantifie la modification de leur tortuosité sur les images d'angiographie rétinienne en fluorescence. La classification est basée sur une technique de division/fusion. Deux classes sont définies: artère/veine et artériole/veinule. Dans une séquence d'images, les vaisseaux classifiés sont mis en correspondance. La quantification consiste à comparer la tortuosité des vaisseaux classifiés correspondants. La tortuosité est définie par la valeur de l'excentricité déterminée avec les moments invariants 2D d'ordre 2. La méthode est appliquée aux images d'angiographie rétinienne en fluorescence de patients diabétiques et drépanocytaires.

[fr]
In this paper, we present a novel approach of quantification of retinal vascular shape changes for detecting vascular retinopathies. The method classifies vessels and quantifies their tortuosity changes in fluorescein angiographic images. The classification approach is based on a split and merge technique. Two classes of vessel are defined: artery/vein and arteriole/veinlet. In a sequence of images, we form correspondence of classified vessels. Quantifying classified vessels consists of comparing the correspondent tortuosity. We use eccentricity to define tortuosity. Eccentricity computation is based on 2D moment invariant techniques. The method is applied to images of patients suffering of diabetes and sickle cell hemoglobin C disease.


Volume : Volume 1, 2002
Publié le : 1 janvier 2002
Importé le : 2 juin 2016
Mots-clés : [INFO]Computer Science [cs], [MATH]Mathematics [math], [en] split and merge, correspondence, retinal angiography, vascular retinopathy.; [fr] classification, division et fusion, mise en correspondance, angiographie rétinienne, rétinopathies vasculaires.

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