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J-GLOBAL ID：201602280677407081   整理番号：16A1283082

眼底画像品質評価のための一般的特徴【Powered by NICT】

Generic features for fundus image quality evaluation

著者 (5件)： Yao Zhenjie (Center of Excellence for mHealth & Smart Healthcare, China Mobile Research Institute, Beijing, China) ,  Zhang Zhipeng (Center of Excellence for mHealth & Smart Healthcare, China Mobile Research Institute, Beijing, China) ,  Xu Li-Qun (Center of Excellence for mHealth & Smart Healthcare, China Mobile Research Institute, Beijing, China) ,  Fan Qingxia (Information Technology in Ophthalmology Office, Shenyang He Eye Hospital, Shenyang, China) ,  Xu Ling (Information Technology in Ophthalmology Office, Shenyang He Eye Hospital, Shenyang, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： Healthcom  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 種々眼症の医学的スクリーニングと診断に重要である眼底像。,しかし,そのようなプロセスの有効性は捕獲された眼底画像の品質に非常に大きく依存する。本論文では,まず,臨床使用のための低品質画像を除くために訓練されたサポートベクトルマシン(SVM)に続く,統計的特性,エントロピー,テクスチャー,対称性,周波数成分とぼけ計量を含む多数の一般的な特徴を抽出することにより眼底画像の品質をリアルタイムで評価することを目的とした。法は中国の北東地域の農村地域における眼病院の実用的スクリーニングプロジェクトから収集した3224画像のデータセットで試験した。0.9308で達成された検出率で,対応する誤警報率は0.1127であり,総合精度は0.9138であった。ROC曲線下面積は0.9619であった。品質不良の眼底画像を自動的に人間エキスパートにより臨床的に意味のある眼症スクリーニングと診断または人工知能ソフトウェアを確実にするために現場で検出できることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： スクリーニング ,  サポートベクトルマシン ,  対称性 ,  *眼底 ,  農業地区 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  *品質 ,  病院 ,  エントロピー ,  人工知能 ,  *画像 ,  *品質評価 ,  *眼底写真
準シソーラス用語： 検出率 ,  テクスチャ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 眼底画像 ,  品質評価