OBJETIVO: Embora tenha sido proposto que a vasculatura retínica apresenta estrutura fractal, nenhuma padronização do método de segmentação ou do método de cálculo das dimensões fractais foi realizada. Este estudo objetivou determinar se a estimação das dimensões fractais da vasculatura retínica é dependente dos métodos de segmentação vascular e dos métodos de cálculo de dimensão. MÉTODOS: Dez imagens retinográficas foram segmentadas para extrair suas árvores vasculares por quatro métodos computacionais ("multithreshold", "scale-space", "pixel classification" e "ridge based detection"). Suas dimensões fractais de "informação", de "massa-raio" e "por contagem de caixas" foram então calculadas e comparadas com as dimensões das mesmas árvores vasculares, quando obtidas pela segmentação manual (padrão áureo). RESULTADOS: As médias das dimensões fractais variaram através dos grupos de diferentes métodos de segmentação, de 1,39 a 1,47 para a dimensão por contagem de caixas, de 1,47 a 1,52 para a dimensão de informação e de 1,48 a 1,57 para a dimensão de massa-raio. A utilização de diferentes métodos computacionais de segmentação vascular, bem como de diferentes métodos de cálculo de dimensão, introduziu diferença estatisticamente significativa nos valores das dimensões fractais das árvores vasculares. CONCLUSÃO: A estimação das dimensões fractais da vasculatura retínica foi dependente tanto dos métodos de segmentação vascular, quanto dos métodos de cálculo de dimensão utilizados.

PURPOSE: Although it has been proposed that retinal vasculature is fractal, no method of standardization has been performed for vascular segmentation or for dimension calculation, thus resulting in great variability among values of fractal dimensions. The present study was designed to determine if estimation of retinal vessel fractal dimensions is dependent on vascular segmentation and dimensional calculation methods. METHODS: Ten eye fundus images were segmented to extract their vascular trees by four computational methods ("multithreshold", "scale-space", "pixel classification" and "ridge based detection"). Their information, mass-radius and box counting fractal dimensions were calculated and compared with those of the same vascular trees manually segmented (gold standard). RESULTS: The mean vascular tree dimension varied among the groups of different segmentation methods, from 1.39 to 1.47 for box counting, from 1.47 to 1.52 for information and from 1.48 to 1.57 for mass-radius dimensions. The utilization of different vascular segmentation methods and different dimension calculation methods introduced significant difference among fractal dimension of vessels. CONCLUSION: Estimation of retinal vessel fractal dimensions was dependent on both vascular segmentation and dimension calculation methods.