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J-GLOBAL ID：201702263900864680   整理番号：17A1274414

ディジタル眼底画像からの滲出物の自動分類【Powered by NICT】

Automated classification of exudates from digital fundus images

著者 (4件)： Rekhi Ravitej Singh (Department of Electronics and Communication Engineering, Amity University, Noida, India) ,  Issac Ashish (Department of Electronics and Communication Engineering, Amity University, Noida, India) ,  Dutta Malay Kishore (Department of Electronics and Communication Engineering, Amity University, Noida, India) ,  Travieso Carlos M. (Signals and Communication Department, IDeTIC University of Las Palmas deGran Canaria Las Palmas deGran Canaria, Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IWOBI  ページ： 1-6  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： 糖尿病性網膜症および糖尿病性黄斑浮腫は視覚に影響を及ぼし,最終的に失明につながる可能性がある疾患である。早期発見は有効な計算機支援診断技術の必要性をimploring疾患の進行を防止するため必須である。研究論文では,異方性拡散と適応しきい値処理とそれに続く分類のためのサポートベクトルマシンを用いたディジタルカラー眼底画像からの硬性白斑のセグメンテーションを行うために提案されているロバストな方法。幾何学的,形状および配向的特徴について,滲出液または偽画素としてセグメント化オブジェクトを正しく分類するために使用されてきた。広範囲画像のに印加した場合,提案手法は高い特異性を有し,偽陽性を除去した。滲出液セグメントは高い精度を有し,偽陽性は病気でない画像の場合には発生しない。提案した方法は,DIARETDB1とMESSIDORデータベースの全百八十九の画像で試験し,それぞれ92.13%と90%の精度を達成した。提案した方法は,眼底画像からの眼疾患検出のための計算機支援技術の開発に用いることができる。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： *自動分類 ,  データベース ,  セグメンテーション ,  早期診断 ,  *ディジタル方式 ,  *画像 ,  糖尿病性網膜症 ,  ロバスト性 ,  計算機診断 ,  サポートベクトルマシン ,  滲出液 ,  *浸出液 ,  画素
準シソーラス用語： 誤検出 ,  *眼底写真 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ディジタル ,  眼底画像 ,  滲出物 ,  自動分類