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J-GLOBAL ID：201702242183178320   整理番号：17A1266234

カラー眼底画像におけるスーパーピクセル多特徴分類を用いた赤色病変検出のための新しいアプローチ【Powered by NICT】

A novel approach for red lesions detection using superpixel multi-feature classification in color fundus images

著者 (6件)： Zhou Wei (Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110004, China) ,  Wu Chengdong (Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110004, China) ,  Chen Dali (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110004, China) ,  Wang Zhenzhu (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110004, China) ,  Yi Yugen (School of Software, Jiangxi Normal University, Nanchang, 330022, China) ,  Du Wenyou (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110004, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCDC  ページ： 6643-6648  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： 赤色病変は糖尿病性網膜症(DR)の初期病変の1つであることが分かっているので,自動赤色病変検出は糖尿病性網膜症診断において重要な役割を果たしている。本論文では,スーパーピクセルセグメンテーションと多特徴分類(SMFC)を用いた新しい方法を開発した。提案法を用いて,網膜画像は類似した色と空間位置とスーパーピクセルに分割する。そして,マルチチャネル下で特徴集合を各スーパーピクセルのために提案した。特に,新規文脈特徴は赤色病変を有するスーパーピクセルを記述するために開発した。,FDA分類アルゴリズムは,各超画素の多重特徴を持つ赤色病変を分類した。さらに,後処理は血管と中心かを除去するために適用した。実験は公共DiaretDB1データベースについて実行した,そして広範な結果は,提案した方法の有効性を示した。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： 多重化 ,  データベース ,  後処理 ,  血管 ,  *糖尿病性網膜症 ,  画素
準シソーラス用語： 中心窩 ,  分類アルゴリズム ,  マルチチャネル ,  網膜画像 ,  *病巣 ,  *眼底写真 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： カラー ,  眼底画像 ,  ピクセル ,  分類 ,  赤色 ,  病変