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J-GLOBAL ID：201702236169175027   整理番号：17A0021177

自動網膜血管抽出アルゴリズム【Powered by NICT】

Automatic Retinal Vessel Extraction Algorithm

著者 (6件)： Soomro Toufique A. ,  Khan Mohammad A. U. ,  Gao Junbin ,  Khan Tariq M. ,  Paul Manoranjan ,  Mir Nighat
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DICTA  ページ： 1-8  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： 網膜血管セグメンテーションは多くの眼疾患の検出において重要な役割を果たしており,その信頼性のあるコンピュータ化された実装は,網膜疾患の自動スクリーニングシステムのための重要になっている。多数網膜血管セグメンテーションアルゴリズムのが報告され,主に均一背景を含む三つの主要ステップに基づいて,二次Gauss検出器を用い,二値化を適用した。これらの方法は,精度レベルを向上させるが,容器内の低コントラストに対するそれらの感度は依然として注意を払う必要がある。本論文では,従来のアルゴリズムで考察し,埋込まれた,与えられた網膜血管抽出法のための改良された感度をもたらしているいくつかのコントラスト感度アプローチ。提案した方法は,STAREデータベースに関する正確な血管抽出を公的データベース上で良好な性能を示した。提案した監視なし方式が94.41%,いくつかの既存の教師なし手法よりもはるかに優れており,いくつかの教師つき手法と同等の精度を達成した。その単純性と高速動作と共に,異なる画像条件でその効率は早期糖尿病網膜症検出のための自動スクリーニングのような網膜像の計算機解析に適した血管セグメンテーションアプリケーションを開発する。Copyright 2017 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： 眼疾患 ,  高速度 ,  *アルゴリズム ,  *網膜 ,  データベース ,  糖尿病性網膜症 ,  *血管 ,  網膜疾患 ,  *網膜血管 ,  スクリーニング ,  コントラスト
準シソーラス用語： コンピュータ解析 ,  網膜画像 ,  コントラスト感度 ,  二値化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (2件)： 網膜血管 ,  アルゴリズム