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J-GLOBAL ID：201202251881122448   整理番号：12A1262207

MAとHAの検出に基づく非増殖性糖尿病性網膜症のための自動化意思決定システム

An automated decision-support system for non-proliferative diabetic retinopathy disease based on MAs and HAs detection

著者 (2件)： SALEH Marwan D. (Centre for Visual Computing, Fac. of Computing and Informatics, Multimedia Univ., Jalan Multimedia, 63100 Cyberjaya ...) ,  ESWARAN C. (Centre for Visual Computing, Fac. of Computing and Informatics, Multimedia Univ., Jalan Multimedia, 63100 Cyberjaya ...)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 108  号： 1  ページ： 186-196  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： 糖尿病性網膜症(DR)は社会の深刻な脅威となった。法的盲の45%は糖尿病患者において発生する。DRの早期発見と定期スクリーニングは,病気の進行を抑え,その後の視覚能力の喪失を防ぐのに役立つ。ここでは,ユーザフレンドリなインタフェイスを統合したDRのための自動診断システムを示した。DRの重症度のレベルのランクづけは,毛細血管瘤(MA)や出血(HA)などの,この病気の初期の臨床徴候の検出と解析に基づいている。このシステムは,眼底画像の黒色病斑の容易なセグメンテーションのために視神経円板,中心窩や網膜組織のようないくつかの網膜の特徴を抽出する。この後で,正しくセグメンテーションされた斑点をMAとHAに分類する。MAとHAの数と位置に基づいて,システムがDRの重症度のレベルを定量化する。98のカラー画像のデータベースを使って,開発したシステムの性能を評価した。実験結果からこのシステムは,MAとHAに対してそれぞれ84.31%と87.53%の感度値を有することを見出した。特異度に関してはこのシステムは,MAとHAに対してそれぞれ93.63%と95.08%の検出値を達成している。またこのシステムは,MAとHAの検出に対してそれぞれ68.98%と74.91%のkappa係数値を達成している。さらにこのシステムでは,DR対健常者の分類で89.47%と95.65%の感度値と特異度値が得られている。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *糖尿病性網膜症 ,  *計算機利用システム ,  診断 ,  自動化 ,  出血 ,  網膜血管 ,  *動脈瘤 ,  意思決定支援システム ,  スクリーニング ,  *医用画像 ,  眼底検査 ,  眼底 ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： *眼底画像 ,  *自動診断システム ,  *網膜毛細血管瘤

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 (5件)： MA ,  HA ,  非増殖性糖尿病性網膜症 ,  自動化 ,  意思決定システム