Automatic Pixel-Parallel Extraction of the Retinal Vascular Tree Algorithm Design, On-Chip Implementation an Applications

Abstract

[Resumen]

La tesis doctoral propone un nuevo algoritmo para la extracción del árbol arterio-venoso en imágenes digitales de retina usando sistemas pixel paralelo que le confiere un procesamiento a alta velocidad, Inicialmente el problema de la extracción del árbol arterio venoso se estudió desde el punto de vista del procesamiento de imágenes utilizando técnicas pixel paralelo, concretamente bajo el paradigma de las Cellular Neural Networks. Este algoritmo utiliza una técnica de contornos activos, los Pixel level snakes (PLS) que permiten aprovechar las ventajas de los contornos activos, como es su capacidad de funcionamiento con contornos borrosos así como su robustez ante el ruido, y al mismo tiempo todo ello procesándose a una alta velocidad de computación. Esta técnica permite también su proyección en un dispositivo hardware específico.

La primera versión del algoritmo fue diseñada basándose en el paradigma CNN. Los resultados obtenidos eran buenos bajo el punto de vista del procesado de imagen. Sin embargo, la complejidad de algunas de las operaciones propuestas en esta versión eran de una alta complejidad para ser implementados en los chips pixel paralelos actuales con capacidades SIMD (Single Instruction Multiple Data). Esta versión ha sido redefinida para ser implementada en un chip SIMD.

Esta última versión ha sido analizada desde un punto de vista del ajuste de los resultados y desde el punto de vista de la velocidad de ejecución. Para el primer análisis se ha hecho uso de una base de datos pública, concretamente la DRIVE (Digital Retinal Image for Vessel Extraction). Para el análisis de los tiempos de ejecución, se implementó el algoritmo en un chip específico, el SCAMP-3 vision system. El análisis de ambos aspectos ha permitido observar, que el ajuste obtenido sobre los resultados es alto, aunque existen algoritmos con un ajuste mejor, y el tiempo de ejecución es realmente rápido y no existe ningún algoritmo en la bibliografía que mejore el tiempo obtenido con la implementación propuesta en esta tesis. Asimismo se ha realizado un estudio de la mejora que se podría obtener utilizando una técnica de solapamiento, puesto que debido a la alta resolución de las imágenes utilizadas, estas se han tenido que dividir en subventanas para su procesamiento. Este análisis ha demostrado que la mejora obtenida es mínima en comparación con el notable incremento del tiempo de ejecución, siendo descartada su utilización.

Una vez demostrado el funcionamiento del algoritmo se ha procedido a su inclusión en aplicaciones prácticas que se encontraban ya funcionando utilizando algoritmos clásicos para la extracción del árbol arterio venoso. Las aplicaciones corresponden a dos ámbitos diferentes con necesidades propias, el ámbito médico y la autenticación de personas. Para la autenticación de personas se observó que el funcionamiento es igual que usando las versiones clásicas, manteniendo un 100% de efectividad en la identificación de personas. En el caso de la aplicación médica, se incluyó dentro de un sistema de estimación del índice arterio-venoso, mostrando un funcionamiento con valores similares.