사전 정보 복원 모델을 이용한 안저 사진의 품질 개선

• 영문명: Dehazing Algorithm for Enhancing Fundus Photographs Using Dark Channel and Bright Channel Prior
• 발행기관: 대한안과학회
• 저자명: 박세희(Sehie Park) 정형진(Hyungjin Chung) 예종철(Jong Chul Ye) 이가영(Kayoung Yi)
• 간행물 정보: 『대한안과학회지』volume65,number1, 44~52쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 의약학 > 기타의약학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.01.31

국문 초록

목적: 낮은 명도 정보 기반 모델(dark channel prior)과 높은 명도 정보 기반 모델(bright channel prior)을 활용한 새로운 사전 정보복원 모델을 통해 흐림개선(dehazing)을 하여 일반 안저 사진의 품질을 개선함으로써 망막 질환의 진단을 더 정확하고 쉽게 하고자하였다. 대상과 방법: 2000년부터 2022년 9월까지 본원 환자들의 일반 안저 사진에 기존의 낮은 명도 정보 기반 모델과 제시된 보정 방식을적용해 보았다. 원본 사진, 낮은 명도 정보 기반 모델을 적용한 사진, 제시된 보정 방식을 적용한 사진, 백내장수술 후 흐림(haze)이개선된 사진을 비교하였고, 각 방법에서 유의미한 품질 개선이 이루어졌는지 보기 위해 피셔의 정확한 검정법을 사용하였다. 결과: 백내장 환자에서 낮은 명도 정보 기반 모델을 적용한 사진과 제시된 방법을 적용한 사진이 더 좋은 사진 품질을 보였으며, 제시된 방법을 적용한 경우의 품질이 더 좋았다. 동공이 작은 환자의 경우, 제시된 방법을 적용할 때 어둡게 보이던 망막과 혈관 부분이가시화되었으며, 백내장수술 후 얻은 사진에 더 가까운 모습을 보였다. 백내장 환자와 작은 동공 환자의 사진 모두에서 제시된 방법의품질 개선 비율이 각각 62.3%, 96.0%로 유의미하게 높았다(p-value<0.05). 결론: 본 연구에서 제안된 사전 정보 복원 모델 기반의 방법은 백내장이 있거나 동공이 작은 환자에게서 얻은 안저 사진의 대조도를높이고, 넓은 범위의 혈관과 병변을 가시화하여 임상에서 더 나은 진단과 치료를 할 수 있도록 도울 수 있을 것이다.

영문 초록

Purpose: We present a dehazing algorithm using dark channel prior (DCP) and bright channel prior (BCP) to enhance the quality of retinal images obtained through conventional fundus photography. Methods: A retrospective analysis was conducted on retinal images from patients who visited Gangnam Sacred Heart Hospital between January 2000 and September 2022. These images were captured using a digital fundus camera (KOWA Nonmyd 8S Fundus Camera, KOWA Company, Nagoya, Japan) without pupil dilation. We used two mathematical algorithms: DCP only and DCP and BCP combined. The original, DCP-processed, and DCP & BCP-processed images were compared. Fisher's exact test was used to identify significant quality improvements. Results: The DCP and the newly proposed DCP plus BCP algorithm effectively eliminated haze and enhanced the contrast of cataract images. Notably, DCP demonstrated limited improvements in fundus photographs from patients with small pupils, whereas the proposed DCP plus BCP method effectively revealed previously obscured retinal details and vessels. However, these methods exhibited limited performance in severe cataracts compared to the clear images obtained after surgery. The quality enhancement with the proposed method was significant in photographs of patients with cataracts (p = 0.032) and small pupils (p < 0.01). Conclusions: Our algorithm produced clearer images of blood vessels and optic disc structures, while significantly reducing artifacts in fundus images from patients with small pupils or cataracts. The proposed algorithm can provide visually enhanced images, potentially aiding physicians in the diagnosis of retinal diseases in patients with cataracts.

목차

대상과 방법

결 과

고 찰

REFERENCES

키워드

Image enhancement Fundus photograph