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A Conditional Generative Adversarial Network-Based Method for Eye Fundus Image Quality Enhancement
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A Conditional Generative Adversarial Network-Based Method for Eye Fundus Image Quality Enhancement


Pérez, Andrés D.
Perdomo, Oscar
Rios, Hernán
Rodríguez, Francisco
González, Fabio A.

Capítulo - Parte de Libro

2020

Springer Verlag

Fundus of the eye - DiagnosisBuscar en Repositorio UMECIT
Fondo del ojo - DiagnósticoBuscar en Repositorio UMECIT
Diagnóstico por imagenBuscar en Repositorio UMECIT
Diagnostic imagingBuscar en Repositorio UMECIT
Image quality enhancementBuscar en Repositorio UMECIT
Synthetic quality degradationBuscar en Repositorio UMECIT
Eye fundus imageBuscar en Repositorio UMECIT
Conditional generative adversarial networkBuscar en Repositorio UMECIT
Mejora de la calidad de la imagenBuscar en Repositorio UMECIT
Degradación sintética de la calidadBuscar en Repositorio UMECIT
Imagen del fondo del ojoBuscar en Repositorio UMECIT
Red adversarial generativa condicionalBuscar en Repositorio UMECIT

Eye fundus image quality represents a significant factor involved in ophthalmic screening. Usually, eye fundus image quality is affected by artefacts, brightness, and contrast hindering ophthalmic diagnosis. This paper presents a conditional generative adversarial network-based method to enhance eye fundus image quality, which is trained using automatically generated synthetic bad-quality/good-quality image pairs. The method was evaluated in a public eye fundus dataset with three classes: good, usable and bad quality according to specialist annotations with 0.64 Kappa. The proposed method enhanced the image quality from usable to good class in 72.33% of images. Likewise, the image quality was improved from the bad category to usable class, and from bad to good class in 56.21% and 29.49% respectively.
 
La calidad de la imagen del fondo del ojo representa un factor importante en el cribado oftálmico. Normalmente, la calidad de la imagen del fondo del ojo se ve afectada por artefactos, brillo y contraste, lo que dificulta el diagnóstico oftalmológico. Este artículo presenta un método basado en una red generativa condicional para mejorar la calidad de la imagen del fondo del ojo, que se entrena utilizando pares de imágenes sintéticas de mala calidad y buena calidad generadas automáticamente. El método fue evaluado en un conjunto de datos de fondo de ojo público con tres clases: buena, utilizable y mala calidad según las anotaciones de los especialistas con 0,64 Kappa. El método propuesto mejoró la calidad de la imagen de la clase utilizable a la buena en el 72,33% de las imágenes. Asimismo, la calidad de la imagen mejoró de la categoría mala a la clase utilizable, y de la mala a la buena en el 56,21% y el 29,49% respectivamente.
 

https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1487

https://doi.org/10.1007/978-3-030-63419-3_19

Lecture Notes in Computer Science

  • AA. Gibiome [38]

Descripción: Capítulo - Parte de Libro
Título: A Conditional Generative Adversarial Network-Based Method for Eye Fundus Image Quality Enhancement.pdf
Tamaño: 5.174Mb

Unicordoba LogoPDFClosed Access

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