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J-GLOBAL ID：201702226348882345   整理番号：17A1622332

眼底画像からの糖尿病性網膜症への進行の早期検出のための新しい統一的枠組み【Powered by NICT】

A new unified framework for the early detection of the progression to diabetic retinopathy from fundus images

著者 (1件)： Leontidis Georgios (School of Computer Science, University of Lincoln, Brayford Pool Campus, LN67TS, Lincoln, UK)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 90  ページ： 98-115  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヒト網膜は多様かつ重要な組織,種々の網膜および他の疾患のための研究。失明の主要原因であり,糖尿病性網膜症(DR)はその一つである。本研究では,一連の網膜血管幾何学的特徴の正確でロバストな抽出と分析のための新規で完全なフレームワークを提案した。糖尿病(DR)から進行DRへの連続年に登録された分岐を研究に焦点を当て,血管変化を同定した。網膜眼底画像を利用し,複数の実験設計を採用した。フレームワークは,様々な段階,画像レジストレーションとセグメンテーション,特徴の抽出,統計解析と分類モデルなどを含んでいる。線形混合モデルは,統計的推論を行う,特徴選択と分類相のためのElastic-netロジスティック回帰,borutaアルゴリズム,regularisedランダムフォレストを平行に利用され,調査された特徴の識別可能性を評価し,また分類モデルを構築した。,網膜中心動静脈当量のような,多くの幾何学的特徴の実験間で著しく異なることを見出し,良好な識別可能性を持っている。分類システムは0.821から0.968の範囲の曲線下面積を持つ有望な結果が得られ,四種類の研究の組合せ。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： セグメンテーション ,  網膜血管 ,  *糖尿病 ,  ヒト ,  アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  *網膜 ,  統計的推定 ,  *糖尿病性網膜症 ,  *画像 ,  統計解析 ,  特徴選択
準シソーラス用語： 分類モデル ,  幾何学的特徴 ,  *眼底写真 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 枠組み ,  糖尿病性網膜症 ,  統計的解析 ,  検出 ,  分類

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 眼底画像 ,  糖尿病性網膜症 ,  早期 ,  枠組み