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J-GLOBAL ID：201702228172398834   整理番号：17A1396483

光コヒーレンストモグラフィーにおける骨篩板ラミナの完全自動検出:フレームワークと実例【Powered by NICT】

Fully automated detection of lamina cribrosa in optical coherence tomography: Framework and illustrative examples

著者 (4件)： Syga Piotr (Faculty of Fundamental Problems of Technology, Wrocl/aw University of Science and Technology, Poland) ,  Sieluzycki Cezary (Faculty of Fundamental Problems of Technology, Wrocl/aw University of Science and Technology, Poland) ,  Krzyzanowska-Berkowska Patrycja (Ophthalmology Clinic, Wrocl/aw Medical University, Poland) ,  Iskander D. Robert (Faculty of Fundamental Problems of Technology, Wrocl/aw University of Science and Technology, Poland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 608-611  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： 光コヒーレンス断層撮影スキャンを用いた篩骨篩板(LC)の自動検出のためのアルゴリズムを提案した。知る限りでは,これはこの種の最初のアルゴリズムである,以前の試みは,人間の専門家によって事前に顕著特徴点に強く依存し,最良で,した半自動化した。最初に,実世界の画像比率の検出アルゴリズムを提供するために必要な画像再スケーリングの望ましくないが,避けられない影響を明らかにした。次に,LCファントムをシミュレートし,再スケーリング法の種々の組合せと液体クロマトグラフィー(LC)検出有効性に及ぼすSNRの影響を試験した。最後に,実データ解析からのいくつかの例証結果を示した。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： ファントム ,  液体クロマトグラフィー ,  画像 ,  *トモグラフィー ,  データ解析 ,  アルゴリズム ,  *多孔板 ,  走査
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  半自動化 ,  特徴点 ,  *光コヒーレンス ,  *自動検出 ,  *光コヒーレンストモグラフィー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 統計的品質管理  (KB04030W) ,  技術教育  (JA01050T) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 光コヒーレンストモグラフィー ,  骨 ,  篩板 ,  ラミナ ,  自動検出 ,  フレームワーク