文献

J-GLOBAL ID：201702243293498570   整理番号：17A0168666

眼底画像の異なるカラーチャネルに基づく出血特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

Hemorrhagic feature extraction based on different color channels in fundus images

著者 (3件)： Ni Sen (School of Automation and Electrical Engineering,University of Science and Technology Beijing) ,  Fu Dongmei (School of Automation and Electrical Engineering,University of Science and Technology Beijing) ,  Ding Ye (School of Automation and Electrical Engineering,University of Science and Technology Beijing)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 36  号： 10  ページ： 2890-2894  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 眼底出血画像における出血形態が異なり、妨害目標が多い特徴に対して、出血検出精度を向上させ、同時に出血の標的による干渉を低減するため、眼底画像の三つのカラーチャネルに基づく出血特徴抽出方法を提案した。この方法では,異なるカラーチャネルにおける眼底出血画像の表現特性を利用し,関連性状の画素値特性を統計し,分析し,出血部分の統計特性に従って抽出閾値を設定して血を抽出する。血管と黄斑は,マルチスケールキャップ変換と血管密度特性を使用することによって確認した。最後に,画像間の論理的関係を用いずに血管と黄斑の干渉を除去し,出血領域の自動抽出と干渉標的の排除を実現した。シミュレーション結果により,提案方法は,眼底画像の出血目標を,相対的に完全に,正確に抽出することができ,そして,時間効率は,より高かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 血管 ,  *出血 ,  干渉 ,  黄斑 ,  *特徴抽出 ,  シミュレーション ,  *画像
準シソーラス用語： 自動抽出 ,  血管密度 ,  統計的特性 ,  画素値 ,  検出精度 ,  眼底出血 ,  *眼底写真 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： fundus hemorrhage ,  target extraction ,  color channel ,  threshold algorithm ,  top-hat transform

分類 (1件)： 眼の診断  (GP02000N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 眼底画像 ,  カラー ,  チャネル ,  出血 ,  特徴抽出