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J-GLOBAL ID：201702236544623957   整理番号：17A0942406

眼底画像を用いた加齢黄斑変性のためのハイブリッドテクスチャ特徴集合に基づく自動診断システム【Powered by NICT】

Hybrid textural feature set based automated diagnosis system for Age Related Macular Degeneration using fundus images

著者 (3件)： Khalid Samina (Dept. Software Engineering, Bahria University, Islamabad, Pakistan) ,  Akram M. Usman (College of E&ME, NUST Rawalpindi, Pakistan) ,  Khalil Tehmina (Dept. Software Engineering, Bahria University, Islamabad, Pakistan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： C-CODE  ページ： 390-395  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： 黄斑はヒト網膜の最も敏感な成分であり,鋭いカラービジョンのための原因であった。黄斑結果ぼけと他の眼障害におけるに影響する任意の異常。黄斑に関連した二つの主な異常は黄斑浮腫とARMD(加齢黄斑変性)である。ディジタル眼底画像を用いたARMDの自動検出に焦点を当てた。提案した技術は,入力画像から自動的に黄斑領域を抽出し,次に異常黄斑を同定するための黄斑領域の集合組織を解析した。異なるテクスチャと色特徴からなる新しいハイブリッド特徴集合が提案されている。実験は,公的に利用可能なSTAREと局地的に利用可能なAFIOデータベースを用いて行った。提案したシステムは,それぞれ97.5%,83%および95.52%の感度,特異性,及び精度を達成した。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： *画像 ,  *黄斑 ,  データベース ,  集合組織 ,  ヒト ,  ディジタル方式
準シソーラス用語： 特異性 ,  色特徴 ,  *テクスチャ ,  自動検出 ,  黄斑浮腫 ,  自動診断システム ,  *テクスチャ特徴 ,  *老人性黄斑変性 ,  *眼底写真 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 眼の診断  (GP02000N) ,  眼の疾患  (GP03000U) ,  眼の臨床医学一般  (GP01030N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 眼底画像 ,  加齢黄斑変性 ,  テクスチャ特徴 ,  集合 ,  自動診断システム