文献

J-GLOBAL ID：201702227137506962   整理番号：17A1260671

緑内障診断におけるテクスチャ情報の利用【Powered by NICT】

Exploiting texture information in diagnosing Glaucoma

著者 (9件)： Gormus E. T. (KTU Harita Muehendisligi Boeluemue, Trabzon, Tuerkiye) ,  Anantrasirichai N. (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Bristol, U.K.) ,  Bundy M. (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Bristol, U.K.) ,  Erchova I. (Shool of Biosciences, Cardiff University, UK) ,  White N. (School of Optometry and Vision Sciences, Cardiff University, UK) ,  Fergusson J. (School of Optometry and Vision Sciences, Cardiff University, UK) ,  Morgan J. (School of Optometry and Vision Sciences, Cardiff University, UK) ,  Nicholson L. B. (School of Cellular and Molecular Medicine, University of Bristol, UK) ,  Achim A. (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Bristol, U.K.)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SIU  ページ： 1-4  発行年： 2017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： はるかに世界の失明の最も一般的な原因は緑内障条件であることが知られている。乳頭面積にカップの比および,網膜の各層のひ薄化の増加は緑内障の最も一般的な症状である。健常眼から緑内障眼を区別するために眼の機能的および構造的特徴を検討すべきである。本研究では,光コヒーレンストモグラフィー(OCT)画像,機能的特徴の一つであるテクスチャ情報は,網膜層で最も際立った特徴テクスチャパターンを得るために調べた。第1に,試料領域である系統的アプローチを用いた中心か約4主領域から抽出し,各地域のテクスチャ特徴を計算した。この段階後SVM分類器は,緑内障診断に影響を与えることができる特徴を見出すために利用した。この解析は薄化はまだ開始しない場合,緑内障診断厚さ情報は利用できないまたは緑内障の開始時に科学者を導くのに有用である。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： 網膜 ,  *緑内障 ,  構造特性 ,  画像 ,  乳頭
準シソーラス用語： SVM分類 ,  テクスチャ特徴 ,  中心窩 ,  光コヒーレンストモグラフィー ,  *テクスチャ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 眼の診断  (GP02000N)

タイトルに関連する用語 (3件)： 緑内障 ,  診断 ,  テクスチャ