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J-GLOBAL ID：201202240394685044   整理番号：12A1262227

網膜画像の血管セグメンテーションの方法論-調査

Blood vessel segmentation methodologies in retinal images - A survey

著者 (7件)： FRAZ M.m. (Digital Imaging Res. Centre, Fac. of Sci., Engineering and Computing, Kingston Univ. London, London, GBR) ,  REMAGNINO P. (Digital Imaging Res. Centre, Fac. of Sci., Engineering and Computing, Kingston Univ. London, London, GBR) ,  HOPPE A. (Digital Imaging Res. Centre, Fac. of Sci., Engineering and Computing, Kingston Univ. London, London, GBR) ,  UYYANONVARA B. (Dep. of Information Technol., Sirindhorn International Inst. of Technol., Thammasat Univ., Bangkok, THA) ,  RUDNICKA A.r. (Div. of Population Health Sciences and Education, St. George’s, Univ. of London, London, GBR) ,  OWEN C.g. (Div. of Population Health Sciences and Education, St. George’s, Univ. of London, London, GBR) ,  BARMAN S.a. (Digital Imaging Res. Centre, Fac. of Sci., Engineering and Computing, Kingston Univ. London, London, GBR)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 108  号： 1  ページ： 407-433  発行年： 2012年10月 
JST資料番号： D0213C  ISSN： 0169-2607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 網膜の血管セグメンテーションアルゴリズムは,網膜疾患の自動スクリーニングシステムの基本要素である。ここでは眼底カメラで求めた2次元網膜画像の血管セグメンテーション方法論を調査し,技術調査を示した。論文の目的は,網膜血管抽出アルゴリズム,技術と方法論のレビュー,解析とカテゴリ分けで,簡単な紹介,キーポイントの強調と性能測度を与えた。読者にフレームワークを示すのが意図で,広範な網膜血管のセグメンテーションアルゴリズムの紹介,現状の動向および将来の方向を示し,未解決の問題を要約した。網膜画像の2つの公開データベース(DRIVEとSTARE)上で,精度,陽性率,偽陽性率,感度,特異度や受信者動作特性(ROC)曲線下の面積などの多くの測度を用いて,アルゴリズムの性能を比較し,解析した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *網膜血管 ,  *セグメンテーション ,  *画像診断 ,  医用画像 ,  画像処理 ,  *生体画像 ,  計算機アルゴリズム
準シソーラス用語： *血管セグメンテーション ,  セグメンテーションアルゴリズム

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)： 網膜画像 ,  血管セグメンテーション ,  方法論 ,  調査