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Automatic identification of anterior segment eye abnormality - 24/03/08

Doi : 10.1016/j.rbmret.2007.02.002 
R. Acharya U a, , L.Y. Wong b, E.Y.K. Ng c, J.S. Suri d, e
a Department of ECE, School of Engineering, Ngee Ann Polytechnic, 599489 Singapore, Singapore 
b Department of Electrical Engineering, National University of Singapore, Singapore, Singapore 
c School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University, Singapore, Singapore 
d Idaho's Biomedical Research Institute, ID, USA 
e Biomedical Technologies Inc., CO, USA 

Corresponding author.

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Abstract

The eyes are complex sensory organs and are designed to optimize vision under conditions of varying light. There are a number of eye disorders that can influence vision. Eye disorders among the elderly are a major health problem. With advancing age, the normal function of eye tissues decreases and there is an increased incidence of ocular pathology. The most common symptoms elicited from ocular diseases are few in number and non-specific in nature: blurred vision, pain, and redness. Cataracts occur most frequently in older people and have significant impact on an individual's quality of life. There are effective therapies and visual aids for these potential vision-limiting conditions. Corneal haze a complication of refractive surgery is characterized by the cloudiness of the normally clear cornea. Iridocyclitis is the inflammation of the Iris and ciliary body. In corneal arcus are white circles in the cornea of the eye caused by fatty deposits. So, there is a need to diagnose to the normal eye from the abnormal one. This paper presents an identification of normal eye image and abnormal (consists of five kinds of eye images) classes using radial basis function (RBF) classifier. The features are extracted from the raw images using the image processing techniques and fuzzy K-means algorithm. Our system uses 150 subjects, consisting of five different kinds of eye disease conditions. We demonstrated a sensitivity of 90%, for the classifier with the specificity of 100%. Our systems are ready clinically to run on large amount of data sets.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Résumé

Les yeux sont des organes sensoriels complexes conçus pour optimiser la vision en ambiance lumineuse variable. De nombreuses pathologies de l'oeil peuvent détériorer la vision et les détecter chez les personnes âgées est un problème de santé majeur. Avec l'allongement de l'âge, les fonctions normales des tissus oculaires déclinent avec une fréquence accrue des pathologies. Les symptômes les plus couramment découverts sont peu nombreux et de nature non spécifique: vision floue, douleur et rougeur. Les cataractes surviennent fréquemment chez les sujets âgés et ont un impact considérable sur la qualité de vie. Des thérapies efficaces et des aides visuelles existent mais peuvent présenter des complications. La brume cornéenne est une complication chirurgicale caractérisée par l'aspect nuageux de la cornée normalement claire. L'iridocyclite est une inflammation de l'iris et du corps ciliaire. Dans l'arc cornéen, des cercles blancs correspondent à des dépôts gras sur la cornée. Il existe donc un besoin important de diagnostic pour différencier l'oeil pathologique de l'oeil normal. Ce papier présente une méthode de classification automatique d'image d'oeil anormal en classes utilisant un classifieur à fonction de base radiale (RBF). Les traits caractéristiques sont extraits des données brutes en utilisant des techniques de traitement d'images et un algorithme des K-means flou. Notre système a été testé sur 150 sujets présentant cinq types différents de pathologie oculaire. Nous avons observé une sensibilité du classifieur de 90% et une spécificité de 100%. Notre système est maintenant prêt à être utilisé en routine clinique sur un grand nombre de sujets.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Iridocyclitis, Cataract, Corneal haze, Corneal arcus, Eye, Sensitivity, Specificity

Mots clés : Iridocyclite, Cataracte, Brume cornéenne, Arc cornéen, Œil, Sensibilité, Spécificité


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Vol 28 - N° 1

P. 35-41 - mars 2007 Retour au numéro

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