I AE S  I nte rna t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.   5 ,   No .   2 ,  J u n e   2016 ,   p p .   45 ~ 54   I SS N:  2252 - 8938           45       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I J A I   Auto m a tic  Ex uda tes De tectio n  i n  D ia betic  R etinopa t hy  I m a g es       H.   F a o uzi ,  M.   F a k ir    In f o rm a ti o n   a n d   p r o c e ss in g   tea m s ,   F a c u lt y   o f   S c ien c e s an d   T e c h n ics ,   S u lt a n   M o u lay   S li m a n e   Un iv e r sity , M o ro c c o       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   2 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   Ma y   6 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   Ma y   2 3 ,   2 0 1 6       Dia b e ti c   Re ti n o p a t h y   (DR)  re fe r s  to   th e   p re se n c e   o f   t y p ica l  re ti n a l  m icro   v a sc u lar  les io n s  in   p e rso n s  w it h   d iab e ti c s.  W h e n   th e   d ise a se   is  a t  th e   e a rl y   sta te,  a   p ro m p t  d iag n o sis  m a y   h e lp   in   p re v e n ti n g   irrev e rsib le  d a m a g e s  to   th e   d iab e ti c   e y e .   I f   th e   e x u d a te s are   c lo se r  to   m a c u la,  th e n   th e   situ a ti o n   is  c rit ica l.   Early   d e te c ti o n   c a n   p o ten ti a ll y   re d u c e   th e   risk   o f   b li n d .     T h is  p a p e r  p ro p o se s  to o l  f o r  th e   e a rly   d e tec ti o n   o f   Dia b e ti c   Re ti n o p a t h y   u sin g   e d g e   d e tec ti o n ,   a lg o rit h m   k m e a n s  in   se g m e n tatio n   p h a se ,   i n v a ri a n t  m o m e n ts  (Hu   a n d   A ff in e )   a n d   d e sc rip to r  G IS T   in   e x trac ti o n   p h a se .   I n   t h e   re c o g n it i o n   p h a se ,   n e u ra l   n e tw o rk   is  a d o p ted .   A ll   tes ts  a re   a p p li e d   o n   d a tab a se   DIA RE T DB1 .       K ey w o r d :   Dete ctio n   Diab etic  R eti n o p ath y   Fu zz y   c - m ea n s   Gip t d escr ip to r s   N eu r al  n et w o r k .   Co p y rig h t  ©   2 0 1 6   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   H.   Fa o u zi ,    I n f o r m a tio n   a n d   p r o ce s s in g   te a m s ,     Facu lt y   o f   Sc ien ce s   an d   T ec h n ics,    Su lta n   Mo u la y   Sl i m a n e  U n i v e r s it y ,     E m ail:  i n f o . d ec 0 7 @ y ah o o . f r       1.   I NT RO D UCT I O N     R eti n al  i m a g e  an a l y s is   is   a n   ess e n tial  s tep   i n   t h e  d ia g n o s is   o f   v ar io u s   e y e  d is ea s es .   Diab etic   r etin o p ath y   i s   a  co m p licatio n   o f   d iab etes  th at  is   ca u s ed   b y   ch an g es  in   t h e  b lo o d   v ess el s   o f   th e  r etin a.   T h e   s y m p to m s   ca n   b lu r   o r   d is to r t  th e  p atie n t ’ s   v i s io n   a n d   ar e  a  m ai n   ca u s e  o f   b li n d n es s .   E x u d ates  ar e  o n e  o f   t h e   p r im ar y   s i g n s   o f   d iab etic  r eti n o p ath y .     Me d ical  I m ag e  Se g m e n tat io n   is   th e  p r o ce s s   o f   au to m at ic  o r   s e m i - au to m at ic  d etec tio n   o f   b o u n d ar ies  w ith in   a  2 D  o r   3 D  i m a g e .   I m a g e  Se g m en tatio n   i s   a  p r o ce s s   f o r   d iv id i n g   a   g iv e n   i m a g e  in to   m ea n i n g f u l   r eg io n s   w it h   h o m o g e n eo u s   p r o p er ties .   A   m aj o r   d if f icu lt y   o f   m ed ical  i m a g e   s eg m e n tatio n   i s   t h e  h i g h   v ar iab ilit y   i n   m ed ical  i m a g e s .   T h e  tech n iq u e s   p r esen ted   i n   th is   p ap er   ca n   b e   clas s i f ied   in to   th r ee   ca teg o r ies :    ass ess m en t  an d   i m p r o v e m e n t  o f   th e  i m a g e  q u alit y ,     s eg m e n tatio n   o f   e x u d ate s   an d   r ec o g n itio n   [ 2 , 3 , 5 ] .       2.   P RE   P RO CE SS I NG   Af ter   th e  ac q u is i tio n   o f   t h e  i m ag e,   r ec o g n it io n   s y s te m   b eg in s   w ith   t h e  p r e - p r o ce s s i n g   m et h o d   co m p r is in g   t h e  f o llo w i n g   f u n c tio n s :       2 . 1 .   Cho o s ing   a   Co l o r  Sp a ce       T h e  co lo r   o f   o u r   d atab ase  i m a g es  ar e  ac q u ir ed   in   th e  R GB   s p ac e  [ 4 ] .   W e  ca n   p er f o r m   th e  tr ea t m e n t   in   t h is   s p ac e.   T h is   ap p r o ac h   h as th e  ad v a n ta g e  o f   e n s u r in g   d ata  in te g r it y ,   b u t it  h a s   a  n u m b er   o f   d is ad v an ta g es   a m o n g   w h ic h   t h e  s a m e  co lo r   ca n   b e  m ad e  q u ite  d i f f er e n tl y   b y   t w o   s cr ee n s .   W e  ca n   t h en   lo o k   f o r   a  m o r e   ap p r o p r iate  s p ac e.   T h e  tr ea tm en t i s   p er f o r m ed   i n   t h e  n e w   s p ac e  ( af ter   a  tr a n s f o r m atio n   T ) ,   an d   t h e  ap p licatio n   o f   th e  i n v er s e  tr an s f o r m a tio n   ( T - 1 ,   if   it e x is t s )   is   u s ed ,   if   n ec ess ar y ,   f o r   r etu r n   to   th e  R GB   s p ac e  ( Fig u r e  1 ) .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI    Vo l.  5 ,   No .   2 ,     J u n e   2 0 1 6   :   45   –   54   46       Fig u r e  1 .   T r ea tm e n t a f ter   p r o jectio n   in   a  s u itab le  w o r k   s p ac e       2 . 2 .    RG B   t o   H SI   Sp a ce       HSI   C o lo r   Mo d el  H u e,   Sa tu r at io n   a n d   I n te n s i t y   ar e  t h r ee   i m p o r tan t d escr ip to r s   u s ed   b y   h u m an   b ein g   in   d escr ib in g   co lo r s .     Fo r   ex a m p le  w h e n   w e  d escr ib e  th e  co lo r   o f   r etin a  o r   o th er   o b j ec t  w e   n ev er   s a y   t h at  h o w   r ed ,   g r ee n   o r   b lu e  th e  r etin a  will  b e.   I n s tead   w e  d escr ib e  t h e  f ac e  in   ter m   o f   t h e  b r ig h t n ess ,   th e  co lo r ,   an d   also   h o w   d ar k   o r   lig h t  t h e  co lo r   w il l  b e.   T h is   is   ex ac tl y   w h at  HSI   co lo r   s p ac e  d o   w h er e  H  s tan d s   f o r   h u e  w i ll   d ef in e  t h e  co lo r ,   S  s tan d s   f o r   s atu r atio n   w ill  d ef in e  h o w   s tr o n g   t h at  p ar ticu lar   co lo r   w ill  b e  an d   I   th e   in te n s it ies  w h ic h   s p ec i f ied   t h e  b r ig h t n es s .     T o   s ep ar ate  th e  co lo r   co m p o n e n ts   w it h   i n ten s it y   an d   b r ig h t n es s ,   th e  co m p o n e n t r eti n al  in p u t i m ag e s   i n   th e  R GB   co lo r   s p ac e   ar e  co n v er ted   to   th e  HSI   co lo r   s p ac e  ( Fig u r e  2 ) .           Fig u r e  2 .   R GB   to   HSI   s p ac e       2 . 3 .   M edia n F ilte ring     Me d ian   f il ter in g   is   a  n o n li n ea r   p r o ce s s   u s ef u l  in   r ed u ci n g   i m p u l s i v e  o r   s alt - a n d - p ep p er   n o is e  [ 1 ] .   I t   is   also   u s ef u l  in   p r eser v i n g   ed g es  in   a n   i m a g e  w h i le  r ed u ci n g   r an d o m   n o i s e.   T h e  m ed ian   i s   ca lc u lated   b y   f ir s t   s o r tin g   all  t h e  p ix e l  v a lu e s   f r o m   th e   s u r r o u n d i n g   n ei g h b o r h o o d   in to   n u m er ical  o r d er   an d   th en   r ep laci n g   th e   p ix el  b ein g   co n s id er ed   w it h   t h e  m id d le  p ix el  v alu e.   T o   ev en l y   d is tr ib u te  th e  i n te n s i t y   o f   o u r   d atab ase  o f   i m a g es,  th e  co m p o n en t  I   o f   th e  HSI   co lo r   s p ac e  is   ex tr ac ted   an d   f ilter ed   th r o u g h   a   3 x 3   m ed ia n   f i lter     ( Fig u r e  3 ) .             Fig u r e  3 .   ( A )   Or ig i n al  i m ag e  ( B )   R esu lt o f   m ed ia n   f il ter in g       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       A u to ma tic  E xu d a tes De tectio n   in   Dia b etic  R etin o p a th y  I m a g es  ( H.   F a o u z i )   47   2 . 4 .   Co ntr a s t - L i m it ed  Ada ptiv e  H is t o g ra m   E q ua liza t io n ( CL AH E )     W e  u s ed   th e  C o n tr ast - L i m it ed   A d ap tiv e  Hi s to g r a m   E q u aliza tio n   ( C L A HE )   [ 1 ]   b ec au s e  it  ca n   in cr ea s e  t h e  co n tr ast  b et w ee n   co n to u r s .   T h e  C o n tr ast - L i m ite d   A d ap tiv e  His to g r a m   E q u ali za tio n   is   ap p lied   to   co m p o n e n t I   o f   o u r   f ilter ed   p ictu r e  ( F ig u r e  4 ) .               Fig u r e  4 .   C o n tr ast - L i m ited   A d ap tiv e  His to g r a m   E q u aliza tio n       Fig u r e  5.    Fin al  I m a g e  Af ter   P r e - P r o ce s s in g       3.   SE G M E NT A T I O N      B y   d ef i n itio n ,   in   i m a g e  p r o ce s s in g ,   s eg m e n tatio n   is   co n v e n tio n al l y   d ef i n ed   as  th e  s tep   o f   p ar titi o n in g   a n   i m ag e  i n to   h o m o g e n eo u s   r eg io n s   o r   zo n es.   A   r e g io n   i s   t h en   d e f i n ed   as  a  s et  o f   p i x els  t h at   s h ar e  a  co m m o n   c h ar ac ter is tic   s u c h   as i n ten s it y ,   co lo r ,   tex t u r e.     3 . 1 .      C o nto ur  Seg m ent a t io n     An   E d g e  in   a n   i m a g e  is   a  s i g n i f ican t  lo ca l  ch an g e  in   t h e  im ag e  i n te n s it y ,   u s u a ll y   as s o ci ated   w it h   a  d is co n ti n u i t y   in   eit h er   th e   i m ag e  i n te n s it y   o r   t h e  f ir s t   d er iv ati v e  o f   th e   i m ag e   in ten s it y .   T h e  d if f er e n t  ed g e  d etec tio n   m eth o d s   u s ed   ar e  S o b el,   P r ew itt,   R o b er ts ,   C an n y ,   L o G,   E M     al g o r ith m ,   OST U  alg o r it h m   [ 8 ]   an d   Gen etic  Alg o r it h m .   T h e  p r e w i tt  o p er ato r   is   an   ap p r o x i m ate   w a y   to   es ti m ate  t h e    m a g n i tu d e  an d   o r ien tatio n   o f   th e  ed g e.   T h e  co n v o l u tio n   m a s k   o f   p r e w itt o p er ato r   is   s h o wn   in   f i g u r e  6 .               Fig u r e  6.   Ma s k   o f   P r e w i tt Op er ato r       A p p l y in g   t h is   f ilter   to   th e  p r et r ea ted   in   th e  p r ep r o ce s s in g   p ictu r e  w e  g et  t h e  r es u lt s h o w n   i n   Fig u r e  7 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI    Vo l.  5 ,   No .   2 ,     J u n e   2 0 1 6   :   45   –   54   48       Fig u r e  7 .   ( A )   Gr a y s ca le  i m a g e   ( B )   R esu lt P r e w itt  f ilter       L ap lacia n   f ilter s   ar e  d er iv ativ e  f ilter s   u s ed   to   f in d   ar ea s   o f   r ap id   ch an g e  ( ed g es)  in   i m a g es.  Si n ce   d er iv ativ e   f ilter s   ar e  v er y   s en s itiv e   to   n o is e,   it   is   co m m o n   to   s m o o t h   th e   i m ag e   ( e. g . ,   u s i n g   a  Ga u s s ian   f ilter )   b ef o r e  ap p ly i n g   t h e  L ap lacia n .   T h is   t w o - s tep   p r o ce s s   is   ca lle d   th e  L ap lacia n   o f   Ga u s s ian   ( L o G)   o p er ati o n .                                              ( 1 )         T h e  in p u t  i m a g e  is   r ep r esen t ed   as  a  s et  o f   d is cr ete  p ix els;   w e  n ee d   to   f in d   a  d is cr ete  co n v o l u tio n   k er n el  t h at  ca n   ap p r o x i m ate   th e  s ec o n d   d er iv ativ es  i n   t h e  d ef in itio n   o f   t h e  L ap laci an .   T h r ee   k er n els  co m m o n l y   u s ed   ar e  s h o w n   i n   t h e  F i g u r e  8 :           Fig u r e  8 .     Dis cr ete  C o n v o lu tio n   Ker n el  A p p r o x i m ate  t h e  L ap lacia n           Fig u r e  9 .   L ap lacia n   o f   Gau s s i an   M eth o d         3 . 2 .     Reg i o n B a s ed  Seg m ent a t io n    R eg io n   g r o w i n g   is   a  s i m p le  r eg io n   s e g m en tatio n   m et h o d .   I t  is   also   class i f ied   as   a  p ix el  b ased   i m ag e   s eg m e n tatio n   m et h o d   s in ce   it   in v o l v es  th e  s e lectio n   o f   i n i tial  s ee d   p o in ts .   T h is   ap p r o a ch   to   s eg m en ta tio n   ex a m in e s   n ei g h b o r in g   p i x els  o f   in it ial  “seed   p o in ts ”  a n d   d eter m i n es  w h eth er   t h e  p ix el  n eig h b o r s   s h o u ld   b e  ad d ed   to   th e  r eg io n .   T h e  p r o ce s s   is   iter ated   o n ,   i n   th e  s a m e  m an n er   as  g en er al  d ata  cl u s ter i n g   alg o r it h m s .   I n   th is   s ec tio n ,   w e  p r esen t   th e  s eg m e n tatio n   b ased   o n   t h e  co lo r   ch ar ac ter is tics   o f   t h e  i m ag e.   T h e   w o r k   is   d i v id ed   in to   t w o   s ta g e s :  Firs t,  w e  w ill  i m p r o v e  t h e  c o lo r   o f   th e  i m ag e  b y   ex tr ac tin g   t h e  co m p o n e n ts   a   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       A u to ma tic  E xu d a tes De tectio n   in   Dia b etic  R etin o p a th y  I m a g es  ( H.   F a o u z i )   49   *   b   *   o f   s p ac e  L   *   a  *   b   *   [ 2 ] .   Seco n d   t h e  i m a g e  w ill   b e  g r o u p in g   i n to   a  s et  o f   f iv e   g r o u p s   u s in g   t h e  k   m ea n s   alg o r ith m .   T h e  w h o le  p r o ce s s   ca n   b e  s u m m ar ized   in   t h e  f o ll o w i n g   s tep s :     3. 3 .     Co nv er t ing   t he  I m a g e  o f   t he  RG B   Co lo r  Sp a ce   t o   t h e  CIE   L   *   a   *   b   T h e  C I E   L   *   a  *   b   *   h elp s   u s   to   class i f y   t h e  co lo r   d if f er en c e  b ec au s e  t h e  d i f f er e n ce s   b et w ee n   t h es e   co lo r s   ar e  clo s er   to   h u m an   p er ce p tio n .             Fig u r e  1 0 .   C o n v er ti n g   t h e  i m a g e  o f   t h e  R GB   co lo r   s p ac e  to   t h e  C I E   L   *   a  *   b       3 . 4 .   Co lo r  Seg m ent a t io n Usi ng   K - m ea n s   Alg o rit h m   T h e  K - m ea n s   al g o r ith m   [ 6 ]   p r o ce s s es  ea ch   o b j ec t  as  h a v in g   a  lo ca tio n   i n   s p ac e.   T h e  alg o r it h m   r eq u ir es   th at  w e  s p ec i f y i n g   t h e  n u m b er   o f   r eg io n s   to   b e  p ar titi o n ed   an d   a  d is tan ce   m etr ic  f o r   q u an ti f y i n g   t h e   s i m ilar it y   b et w ee n   t w o   p i x els.   I n   th is   p h a s e  w e  u s ed   th e  K - m ea n s   alg o r it h m   to   g r o u p   p ix els  in to   f i v e  g r o u p s   b y   u s i n g   th e  E u cl id ea n   d is ta n ce   as  th e  m etr ic.   B ased   o n   th e   r esu lt  o f   th i s   alg o r it h m ,   w e  w il l   lab el  ea ch   p ix el  o f   th e  i m a g e  w it h   h er   clu s ter   i n d ex .     3 . 5 .     Cre a t ing   I m a g es F ro m   Seg m e nts   I n   th is   s tep   w e  w ill  cr ea te  i m ag e s   f r o m   s eg m e n ts   w e  o b tain ed   th e  p r ev io u s   s tag e.   T h e   r esu lt  th e   f o llo w in g   Fi g u r e  ( F ig u r e1 1 ) .           Fig u r e  1 1 .   R esu lt s   o f   t h e  K - m ea n s   al g o r ith m       3 . 6 .   Select io n  a nd   B ina riza t io n o f   Ca nd ida t e  I m a g e    I n   th i s   s ec tio n ,   w e  w ill  s elec t   an d   b in ar ized   th e  i m a g e  ca n d id ate  k n o w in g   t h at  th e  o p tic al  d is c  an d   ex u d ate s   ar e  h o m o g e n eo u s   i n   th e m   co lo r   p r o p er ty   an d   ar e  ch ar ac ter ized   b y   a   s tr o n g   an d   b r ig h tn e s s   co n tr as t  co m p ar ab le  to   o th er   i m a g e.   T h e  r esu l t is   i n d icate d   in   t h e  f o l lo w i n g   F i g u r e  1 2 .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI    Vo l.  5 ,   No .   2 ,     J u n e   2 0 1 6   :   45   –   54   50       Fig u r e  1 2 .   Fin al  Se g m e n tat io n   R es u lt o f   Op tical  Di s c  a n d   E x u d at       4.   RE CO G NI T I O N  O F   E X UD AT   E x u d ates   is   f ir s t  d escr ib ed   b y   a  s et  o f   i n v ar ian t  m o m e n ts   ( H u   an d   Af f i n e)   an d   d escr ip to r   GI ST   th en   u s ed   i n   t h e  s ta g es  o f   lear n in g   an d   r ec o g n itio n . T h e  r ep r esen tatio n   o f   i m a g es  i s   a n   i m p o r tan t  s tep   in   th e   r ec o g n itio n   p h a s e.   I t  m u s t  b e   in v ar ian t  to   g eo m etr ic   tr an s f o r m at io n s   ( r o tatio n ,   tr an s latio n   a n d   s ca le   f ac to r )   an d   r o b u s t  to   v ar io u s   d is t u r b an ce s   ( n o is e,   d i m m i n g ,   etc) .   T h e  r ep r esen tat io n   w e  h a v e  ad o p ted   in   th i s   p r o j ec t   is   b ased   o n   af f i n e  m o m en t,  H u   m o m e n t a n d   GI ST   ap p lied   to   b in ar y   i m ag e s .       4 . 1 .     M o m e nt  I nv a ria nts  [ 7 ]   T h e  m o m e n ts   ca n   b e  u s ed   to   d escr ib e  a  f o r m   g lo b all y .   C ar t esian   2 d   m o m e n t  i n v ar ian t  o f   o r d er   p ,   q   f o r   f u n ctio n   f   ( x ,   y )   is   r ep r ese n ted   b y :                 ( 2 )     f o r   a  d is cr ete  i m ag e :                                                                                   ( 3 )     I t is th u s   p o s s ib le  to   ca lcu late  th e  m o m e n t o r d er   0   r e p r esen ts   th e  m a s s   o r   ar ea   o f   a  f u n ctio n :                                                                                                            ( 4 )           T h e  t w o   m o m e n t s   o f   o r d er   1   ar e  r elate d   to   th e  co r r esp o n d in g   co o r d in ates   o f   t h e  ce n ter   o f   t h e           f u n ctio n :                                                                                           ( 5 )                                 ( 6 )     Fro m   th e  t w o   m o m e n ts   o f   o r d er   1 ,   w e  ca n   f i n d   th e  ce n ter   o f   m as s   o f   t h e  f o r m                                                                                              ( 7 )     T h e  ce n tr al  m o m e n t s   ca n   b e  ex p r ess ed   b y :                              ( 8 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       A u to ma tic  E xu d a tes De tectio n   in   Dia b etic  R etin o p a th y  I m a g es  ( H.   F a o u z i )   51   Fo r   a  d ig ital i m a g e,   th e  eq u a ti o n   b ec o m e s :                                      ( 9 )     4 . 2 .     Af f ine  M o m e nt     T h e  af f i n e  tr an s f o r m   is   g e n er a l lin ea r   tr an s f o r m atio n   o f   s p ac e  co o r d in ates o f   th e  i m ag e:                          ( 1 0 )                                                                                         ( 1 1 )          T h e  af f in e   m o m e n t  i n v ar ian t s   ar e  f ea t u r es  f o r   p atter n   r ec o g n itio n   co m p u ted   f r o m   m o m e n t s   o f   o b j ec ts   o n   i m a g es  t h at   d o   n o t  ch an g e  t h eir   v al u e  i n   a f f in e   tr an s f o r m atio n .   I n   th is   w o r k   w e   w ill  u s e   th e   s e v en   af f in e  m o m e n t s :                                         4 . 3 .     H u  M o m e nt    B ased   o n   n o r m alize d   ce n tr al  m o m e n t s ,   Hu   i n tr o d u ce d   s ev e n   m o m en t in v ar ia n ts :           ( 1 2 )     ( 1 3 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI    Vo l.  5 ,   No .   2 ,     J u n e   2 0 1 6   :   45   –   54   52       T h e  s ev en   m o m e n t  in v ar ia n t s   ar e  u s ef u l   p r o p er ties   o f   b ein g   u n ch a n g ed   u n d er   i m a g e  s ca lin g ,   tr an s latio n   an d   r o tatio n .     4 . 4 .   G I ST   De s cr ipto rs   I n   co m p u ter   v is io n ,   GI ST   d escr ip to r s   ar e  a  r ep r esen tatio n   o f   an   i m ag e  in   lo w   d i m e n s io n   t h at   co n tain s   en o u g h   in f o r m atio n   t o   id en tify   t h e  s ce n e.   A c tu all y ,   an y   g lo b al  d escr ip to r   m u s t  ap p r o ac h   th e  GI ST   t o   b e  u s e f u l.    GI ST   d escr ip to r   w as  p r o p o s ed   b y   Oli v a  a n d   m o r e  p r ec is el y   b y   T o r r alb a   [ 9 ] .   T h e y   tr ied   to   ca p t u r e   th e  GI ST   d escr ip to r   o f   th e  i m a g e  b y   an al y zi n g   th e  s p atial  f r e q u en cie s   an d   o r ien tatio n s .     4 . 5 .    Neura l net w o rk   co ns t ru ct io n    Fig u r e  1 3   illu s tr ate  a n   ex a m p le  o f   n eu r al  n e t w o r k   [ 1 0 ]   u s ed   f o r   th e  a f f in e  m o m e n t,   n a m el y   a   m u ltil a y er   n et w o r k   t h at  co n tai n s   a  h id d en   la y er .   I n   th e  f o llo w i n g   T ab le  w e  s u m m ar is e  th e   d ec r ip to r s   w it h   t h e   n u m b er   o f   n e u r o n s   in   i n p u t la y er   , h id d en   la y er   an d   o u tp u t la y er .           Fig u r e  1 3 .   Stru ctu r e  o f   t h e  n e u r al  n et w o r k   u s ed   f o r   th e  a f f in e   m o m e n t .       T ab le  1 .    C o n s tr u ctio n   o f   n e u r al  n et w o r k   f o r   d if f er e n t d escr i p to r s     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       A u to ma tic  E xu d a tes De tectio n   in   Dia b etic  R etin o p a th y  I m a g es  ( H.   F a o u z i )   53   5.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O NS   I n   o r d er   to   in ter p r et  th ese  r es u lts ,   w e  p lo tted   s e v er al  g r ap h s   ( Fig u r e  1 4 ,   1 5 , 1 6 ) .   T h ese  w ill  allo w   u s   in   p ar ticu lar   to   d eter m i n e  t h e  b est  s eg m e n tatio n   al g o r it h m   an d   t h e  d escr ip to r   w e  w il l   h av e  to   u s e.   Fro m   g r ap h s   w e  co n s tate  t h at  k m ea n s   w it h   Hu   m o m e n t  an d     GI ST   d escr ip to r s   is   b eth er   th an   o th er   d ec r ip to r s   in   r ec o g n itio n   r ate.             Fig u r e  1 4 .   R esu lt o f   s e g m e n ta tio n   b y   co n to u r     Fig u r e  1 5 .   R esu lt o f   s e g m e n ta tio n   b y   k m e n s           Fig u r e  1 6 .   C o m p ar is o n   b et w e en   m et h o d s       6.   CO NCLU SI O N   T h is   s tu d y   ex p lo r ed   th e  is s u e  o f   s eg m e n tatio n   an d   r ec o g n iti o n   o f   ex u d ates  f o r   d iab etic  r etin o p ath y .   W e  h av e  p r ese n ted   t w o   d if f er en t  p ar ts   t w o   s eg m e n tatio n   al g o r ith m s   n a m el y   s e g m en tatio n   b ased   o n   co n to u r   an d   k - m ea n s   al g o r it h m .   Fo r   th e  ex tr ac tio n   o f   ch ar ac te r is tics   o f     i m a g es  w   u s ed   H u   Mo m e n t,  A f f i n e   Mo m en t,  GI ST   an d   d if f er en t  co m b i n ati o n   o f   th e s e  d escr ip to r s .   T o   ev alu ate  t h e  p er f o r m an ce   o f   ea ch   alg o r it h m   o n   th e   d etec tio n   o f   ex u d ates,  ea c h   d escr ip to r   w as    ap p lied   to   th e  s a m e  s et  o f   i m ag e s   o f   a n   e y e  b o tto m   an d   t h e  r es u lt s   w er e  co m p ar ed .   W e  c o n f ir m e d   in   th is   s t u d y   t h at  k m ea n s   s e g m e n tat io n   alg o r it h m   ap p ea r s   to   b e  m o r e  s u ited   to   th e  d etec tio n   o f   e x u d ates u s i n g   Hu   m o m en t s   an d   GI ST   as a   d escr ip to r as a   d escr ip to r .         RE F E R E NC E S    [1 ]   G   Eas o n ,   B   No b le,  IN   S n e d d o n .   On   Ce rta in   In teg ra ls  o f   L ip sc h it z - Ha n k e l  Ty p e   In v o lv in g   P r o d u c ts  o f   Be ss e l  F u n c ti o n s .   Ph i l.   T r a n s.   Ro y .   S o c .   L o n d o n .   1 9 5 5 ;   A   2 4 7 :   5 29 - 5 5 1 .   [2 ]   JP   C o c q u e re z ,   S   P h il ip p .   A n a ly se   D.Im a g e :  F il trag e   Et   S e g m e n tati o n .   e d .   M a ss o n ,   1 9 9 5 .     [3 ]   Ak a ra   S o p h a ra k ,   Kh in e   T h e t  N w e ,   Yin   Ay e   M o e ,   M a tt h e w   N.   Da il e y   e t   Bu n y a rit   U y y a n o n v a ra     A u to m a ti c   Ex u d a te  De tec ti o n   with   a   Na iv e   Ba y e s  Cla ss i f ier.   S iri n d h o r n   In tern a ti o n a l  In sti tu te  o f   T e c h n o lo g y ,   T h a m m a sa t  Un iv e rsit y   &   Co m p u ter S c ien c e   a n d   In f o rm a ti o n   M a n a g e m e n t,   As ian   In stit u te  o f   T e c h n o lo g y .     [4 ]   A li re z a   Os a re h ,   M a ji d   M irm e h d i,   Ba rry   T h o m a s,  Rich a rd   M a rk h a m .  Cla ss if ica ti o n a n d   lo c a li za t i o n   o f   d i a b e ti c - re la ted   e y e   d ise a se .  In   P ro c .   o f   7 t h   Eu r o p e a n   Co n f e re n c e   o n   Co m p u ter Visio n   (ECC V ).   2 0 0 2 :   5 0 2 – 5 1 6 .     [5 ]   Nic h o a ls  P ,   W a rd ,   S tep h e n   T o m li n so n ,   e t,   C h ri sto p h e r  J ,   T a y lo r .  Im a g e   A n a l y sis  o f   F u n d u s   P h o to g ra p h s:  T h e   d e tec ti o n   a n d   M e a su re m e n t  o f   Ex u d a tes   A ss o c iate d   w it h   Dia b e ti c   Re ti n o p a t h y .   Op h th a lm o lo g y   1 9 8 9 ;  9 6 :   80 - 86 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI    Vo l.  5 ,   No .   2 ,     J u n e   2 0 1 6   :   45   –   54   54   [6 ]   A li re z a   Os a re h   M a ji d   M irm e h d i,   Ba rry   T h o m a s  e t  Rich a rd   M a rk h a m .  Au to ma ti c   Rec o g n it io n   o f   Exu d a ti v e   M a c u lo p a t h y   u si n g   Fu zz y   C - M e a n s  Cl u ste rin g   a n d   Ne u ra l  Ne t wo rk .   P r o c .   M e d ica l  Im a g e   Un d e rs tan d i n g   a n d   A n a l y si s Co n f e re n c e .   Ju il let  2 0 0 1 :   49 - 52 .   [7 ]   M - K Hu .   V is u a l  P a tt e rn   Re c o g n i t io n   b y   M o m e n t  In v a rian t .   IRE  T ra n s In f o rm a ti o n   T h e o ry .   1 9 6 2 ;   8 : 1 7 9 – 1 8 7 .   [8 ]   N   Otsu .   A   T h re sh o ld i n g   S e lec ti o n   M e th o d   f ro m   G r a y   L e v e l  Histo g ra m s .    IEE E  T ra n s .   O n   s y st,  m a n   a n d   c y b e rn e ti c s,  1 9 7 9 ,   9 (1 ),   6 2 - 66.   [9 ]   A   T o rra lb a ,   R  F e rg u s,  Y   W e iss.  S m a ll   c o d e s an d   larg e   d a tab a se s f o r  re c o g n it io n .   I n   C VP R,   2 0 0 8 .   [1 0 ]   G   Ga rd n e r,   D   Ke a ti n g ,   T   Wi ll iam so n ,   e t  a l.   A u to m a ti c   D e tec ti o n   o f   Dia b e ti c   Re ti n o p a t h y   U sin g   a n     A rti f icia l  Ne u ra l  Ne t w o rk :  A   S c re e n in g   T o o l.   Brit ish   J o u rn a l  o f  O p h t h a lm o lo g y .   1 9 9 6 ;  8 0 :  9 4 0 - 9 4 4 .   [1 1 ]   A   F ra m e ,   P   Un d ril l,   M   Cre e ,   e t  a l.   A   Co m p a riso n   o f   Co m p u ter  Clas sif ic a ti o n   M e th o d s  A p p li e d   t o   De tec ti o n   o f   M icro a n e u ry s m s  in   Op h th a lm i c   F lu o re sc e in   A n g io g ra m s.   Co m p u ters   in   Bio lo g y   a n d     M e d icin e .   1 9 9 8 ;   2 8 :  2 2 5 - 2 3 8 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.