Performance comparison of artificial bee colony algorithm based approaches for retinal vessel segmentation

Authors : Mehmet Celalettin CİHAN, Mehmet Bahadır ÇETİNKAYA, Hakan DURAN

Pages : 792-807

Doi:10.25092/baunfbed.938412

View : 16 | Download : 10

Publication Date : 2021-07-04

Article Type : Research Paper

Abstract :Retinal kan damarlarında meydana gelen yapısal değişiklikler retinal hastalıklara yönelik önemli bilgiler sağlamaktadır. Bu nedenle, son yıllarda bilgisayar destekli retinal damar segmantasyonu uygulamaları önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir. Retinal kan damarları ile retina görüntüsü art alanı arasındaki kontrast farkları çok düşük olduğu için retinal kan damarlarının yüksek doğrulukta tespit edilmesine yönelik güçlü algoritmalara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, mühendislik problemlerine etkim çözümler üreten yapay arı koloni (ABC) algoritması retinal damar segmantasyonuna yönelik uygulanmıştır. Retinal kan damarlarının yüksek doğrulukta segmantasyonuna yönelik olarak kümeleme tabanlı ABC (temel ABC), hızlı-ABC (Q-ABC) ve modifiye edilmiş ABC (MR-ABC) algoritmaları geliştirilmiş ve performansları mukayese edilmiştir. Benzetimler, DRIVE veri tabanından alınmış olan normal ve hastalıklı retinal görüntüler üzerinde gerçekleştirilmiştir. Benzetim sonuçları ve istatistiksel analizler ABC tabanlı yaklaşımların kararlı bir şekilde çalıştıklarını ve en uygun kümeleme performanslarına yüksek yakınsama hızlarında ulaştıklarını göstermektedir. Sonuç olarak, ABC tabanlı yaklaşımların retinal kan damarlarının yüksek doğrulukta segmantasyonuna yönelik olarak başarılı bir şekilde kullanılabileceği görülmüştür.
Keywords : Retinal kan damar segmentasyonu, yapay arı koloni algoritması, hızlı yapay arı koloni algoritması, modifiye edilmiş yapay arı koloni algoritması