p Mapeamento mais preciso e eficiente dos vasos sangüíneos da retina usando um esquema de processamento de imagem de seguimento de caminho, desenvolvido por uma equipe de pesquisa liderada pelo A * STAR, pode ajudar a melhorar o exame de retina e o diagnóstico médico. p Os vasos sanguíneos encontrados na retina na parte posterior do olho são um importante indicador de diagnóstico para muitos distúrbios clínicos, incluindo diabetes, pressão alta, endurecimento arterial, e oclusão das artérias retinianas. Contudo, traçar os vasos sanguíneos da retina é um processo demorado que requer treinamento e habilidade, o que seria melhor realizado por um processo automatizado confiável que pode mapear com eficiência a rede de navios.

p "Passamos anos analisando os vasos sanguíneos da retina, onde um desafio é sempre separar cada vaso do resto ou separar a artéria dos vasos das veias, "diz Cheng Li do A * STAR Bioinformatics Institute." Nós desenvolvemos um algoritmo que pode rastrear uma rede a partir de alguns nós marcados ou 'marcados', e funciona especialmente bem para redes em grande escala de, dizer, milhões de nós, mesmo com muito poucos rótulos conhecidos. "

p Em seu estudo teórico, Li e sua equipe exploraram o uso de um algoritmo bem estabelecido no processamento de imagens, chamada de cadeia de Markov, para acompanhar melhor as complexas redes de ramificação dos vasos sanguíneos da retina.

p Uma cadeia de Markov é uma representação estatística de uma sequência, neste caso de nós conectados, onde um elemento na sequência é independente de tudo o que veio antes dele. Para um vaso sanguíneo, isso significa que sua direção de ramificação de um determinado ponto pode ser inteiramente aleatória e não dependente do caminho do navio que veio antes dele. A equipe de Li levou isso adiante para adotar uma cadeia de Markov absorvente, que 'bloqueia' o caminho traçado até o nó atual, e então aplica um algoritmo de caminhada aleatória para sondar uma imagem para a próxima direção do vaso sanguíneo.

p Desta maneira, seu algoritmo de processamento de imagem pode começar a partir de um nó rotulado, como um grande ramo, e rastrear os vasos sanguíneos para formar uma rede conectada de maneira semelhante à forma como um médico lidaria com o problema.

p Em aplicação a imagens reais da retina, o algoritmo superou outras abordagens de última geração, e combinou com a precisão do rastreamento humano.

p "Desenvolvemos este algoritmo a partir de nossa experiência muito prática em imagens biomédicas no rastreamento de vasos sanguíneos ao longo de vários anos, "diz Li." Nossa abordagem é simples, fácil de implementar, e tem muitas aplicações importantes, incluindo classificação de imagens, e análise de rede e link. "