An implementation that diagnosis anisocoria disease using image processing techniques

Abstract

Human pupil abnormalities can be an indicator of many diseases. Anisocoria is a common condition that has been estimated at 20% of the average population. It is specified by inequality in the size of the pupils of the eyes. This paper proposes an anisocoria determining algorithm from a digital image by using the MATLAB computing environment that involves the usage of MATLAB Computer Vision and Image Processing Toolbox. The image used in this work as input data is an image that has been fetched from Siblings Image Database. An input image where anisocoria is present has been downloaded from the Internet. The paper gives an idea of understanding how pupil detection and measurement can be used in medical and psychology diagnostics by using a simple algorithm.

Göz bebeğindeki anormallikler bir çok hastalığın belirtisi olabilir. Bu hastalıklardan biri olan Anizokori, iki göz bebeği büyüklüğünde bir eşitsizlik olma durumu ile karakterize edilmektedir. Anizokori normal popülasyonun %20'sinde görülen yaygın bir durumdur. Bu makalede, dijital görüntü üzerinde MATLAB hesaplama ortamı kullanılarak uygulanan görüntü işleme teknikleri ile her iki göz bebeğinin tespiti ve büyüklük karşılaştırması gerçekleştirilmekte ve elde edilen sonuçlar ışığında anizokor durumu olup olmadığının belirlenmesi için bir algoritma önerilmektedir. Söz konusu çalışmada giriş verisi ve test amaçlı kullanılmak üzere görüntüler Siblings Image Database ve internet ortamından temin edilmiştir. Bu makale, görüntü işleme algoritması kullanılarak, göz bebeğinin tespiti ve ölçümünün tıp ve psikoloji tanılarında nasıl kullanılabileceğini anlamaya yönelik fikir ortaya koymuş bir çalışmadır.