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Proliferative diabetic retinopathy characterization based on fractal features: Evaluation on a publicly available dataset: Evaluation

Título
Proliferative diabetic retinopathy characterization based on fractal features: Evaluation on a publicly available dataset: Evaluation
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2017
Autores
Orlando, JI
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Van Keer, K
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Barbosa Breda, J
(Autor)
Outra
Manterola, HL
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Blaschko, MB
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Clausse, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Título: Medical PhysicsImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 44 11
Páginas: 6425-6434
ISSN: 0094-2405
Editora: Wiley-Blackwell
Indexação
Outras Informações
ID Authenticus: P-00N-MEG
Abstract (EN): Purpose: Diabetic retinopathy (DR) is one of the most widespread causes of preventable blindness in the world. The most dangerous stage of this condition is proliferative DR (PDR), in which the risk of vision loss is high and treatments are less effective. Fractal features of the retinal vasculature have been previously explored as potential biomarkers of DR, yet the current literature is inconclusive with respect to their correlation with PDR. In this study, we experimentally assess their discrimination ability to recognize PDR cases. Methods: A statistical analysis of the viability of using three reference fractal characterization schemes - namely box, information, and correlation dimensions - to identify patients with PDR is presented. These descriptors are also evaluated as input features for training ¿1 and ¿2 regularized logistic regression classifiers, to estimate their performance. Results: Our results on MESSIDOR, a public dataset of 1200 fundus photographs, indicate that patients with PDR are more likely to exhibit a higher fractal dimension than healthy subjects or patients with mild levels of DR (P¿1.3×10-2). Moreover, a supervised classifier trained with both fractal measurements and red lesion-based features reports an area under the ROC curve of 0.93 for PDR screening and 0.96 for detecting patients with optic disc neovascularizations. Conclusions: The fractal dimension of the vasculature increases with the level of DR. Furthermore, PDR screening using multiscale fractal measurements is more feasible than using their derived fractal dimensions. Code and further resources are provided at https://github.com/ignaciorlando/fundus-fractal-analysis. © 2017 American Association of Physicists in Medicine.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Documentos
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