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J-GLOBAL ID：201702258422333423   整理番号：17A0405817

網膜眼底画像における毛細血管瘤の自動検出【Powered by NICT】

Automatic detection of microaneurysms in retinal fundus images

著者 (5件)： Wu Bo (School of Electronic and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China) ,  Zhu Weifang (School of Electronic and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China) ,  Shi Fei (School of Electronic and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China) ,  Zhu Shuxia (School of Electronic and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China) ,  Chen Xinjian (School of Electronic and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China)
資料名： Computerized Medical Imaging and Graphics  (Computerized Medical Imaging and Graphics)
巻： 55  ページ： 106-112  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0220A  ISSN： 0895-6111  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 糖尿病性網膜症(DR)は,失明の新規症例の主要原因の一つである。糖尿病性網膜症の診断と等級づけのための重要である毛細血管瘤(MA)の早期および正確な検出。本論文では,眼底画像におけるMAの自動検出のための新しい方法を提案した。提案した方法は四つの主要な段階:前処理,候補抽出,特徴抽出と分類で構成されている。局所特徴と形状特徴を含む二十七の特徴の偽候補から真のMAを識別するためのKNN分類器のために抽出した。提案した方法は,二つの公共データベース上で評価した:ROCとe optha。実験結果により,提案手法の効率性と有効性を示し,臨床的にはDRを診断するために使用できる可能性がある。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  *網膜 ,  データベース ,  糖尿病性網膜症 ,  等級づけ ,  前処理
準シソーラス用語： 形状特徴 ,  局所特徴 ,  *自動検出 ,  *毛細血管瘤 ,  *眼底写真 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 毛細血管瘤(MA) ,  糖尿病性網膜症(DR) ,  局所特徴 ,  プロファイル特徴 ,  Classifier ,  眼底画像

分類 (2件)： 眼の診断  (GP02000N) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 網膜 ,  眼底画像 ,  毛細血管瘤 ,  自動検出