Tracciamento automatico della rete vascolare in immagini retiniche: sviluppo di algoritmi per il postprocessing

Questo lavoro di tesi è stato sviluppato con lo scopo di migliorare la performance degli algoritmi di estrazione automatizzata della struttura vascolare della retina, nonché di fornire una stima della morfologia e della posizione di ciascun vaso appartenente alla rete stessa. Nel merito è stato sviluppato un algoritmo automatizzato di post processing in grado di rivelare e correggere strutture non vascolari, dette ‘’falsi vasi’’, estratte erroneamente dall'algoritmo di tracciamento vasale. Tale risultato è stato raggiunto mediante l'utilizzo di reti neurali, opportunamente allenate sfruttando una vasta gamma di caratteristiche estratte dalle immagini sotto esame (toni di grigio, media e deviazione standard dei diametri, lunghezza dei vasi, etc.). Successivamente è stato calcolato un altro insieme di features caratterizzanti ciascun vaso (direzione, verso del fusso, diametro, distanza inter-vaso), utilizzate in un diverso algoritmo atto ad identificare con precisione la struttura della rete vascolare. Per ognuno di essi sono state identificate le eventuali biforcazioni ed incroci, con altri vasi con specifici riferimenti agli alberi artero/venosi di appartenenza. Il compimento di tal opera è stato possibile basandosi su di un dataset di 10 immagini del fondo retinico, scattate mediante fundus camera presso le cliniche oculistiche delle università di Padova, Udine e Trieste