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J-GLOBAL ID：201702265260719913   整理番号：17A1093405

スペクトル領域光コヒーレンストモグラフィー画像を用いたDME患者の同定のための異常検出法【Powered by NICT】

An anomaly detection approach for the identification of DME patients using spectral domain optical coherence tomography images

著者 (13件)： Sidibe Desire (LE2I, UMR6306, CNRS, Arts et Metiers, Universite de Bourgogne-Franche Comte, F-21000 Dijon, France) ,  Sankar Shrinivasan (LE2I, UMR6306, CNRS, Arts et Metiers, Universite de Bourgogne-Franche Comte, F-21000 Dijon, France) ,  Lemaitre Guillaume (LE2I, UMR6306, CNRS, Arts et Metiers, Universite de Bourgogne-Franche Comte, F-21000 Dijon, France) ,  Rastgoo Mojdeh (LE2I, UMR6306, CNRS, Arts et Metiers, Universite de Bourgogne-Franche Comte, F-21000 Dijon, France) ,  Massich Joan (LE2I, UMR6306, CNRS, Arts et Metiers, Universite de Bourgogne-Franche Comte, F-21000 Dijon, France) ,  Cheung Carol Y. (Singaore Eye Research Institute, Singapore National Eye Center, Singapore) ,  Cheung Carol Y. (Department of Ophthalmology and Visual Sciences, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Tan Gavin S.W. (Singaore Eye Research Institute, Singapore National Eye Center, Singapore) ,  Milea Dan (Singaore Eye Research Institute, Singapore National Eye Center, Singapore) ,  Lamoureux Ecosse (Singaore Eye Research Institute, Singapore National Eye Center, Singapore) ,  Wong Tien Y. (Singaore Eye Research Institute, Singapore National Eye Center, Singapore) ,  Meriaudeau Fabrice (LE2I, UMR6306, CNRS, Arts et Metiers, Universite de Bourgogne-Franche Comte, F-21000 Dijon, France) ,  Meriaudeau Fabrice (Center for Intelligent Signal and Imaging Research (CISIR), EEE Department, Universiti Teknologi Petronas, 32610 Seri Iskandar, Perak, Malaysia)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 139  ページ： 109-117  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0213C  ISSN： 0169-2607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,糖尿病性黄斑浮腫(DME)のような網膜疾患患者の同定のためのスペクトル領域OCTデータの自動分類のための方法を提案した。異常検出問題としてこの問題に対処して,OCT体積の分類を可能にするだけでなく,体積内の個々の病気Bスキャンの同定を可能にする方法を提案した。提案アプローチでは,Gauss混合モデル(GMM)を用いて,通常のOCT画像の外見モデリングおよび異常値として異常OCT画像を検出することに基づいている。OCT体積の分類は検出された外れ値の数に基づいている。二種類のデータセットを用いた実験結果は,提案した方法は,感度と最初のデータセットに80%と93%,100%および80%二番目の特異性を達成することを示した。さらに,実験は,提案した方法が他の最近公表された研究よりも優れた分類性能を達成することを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 網膜疾患 ,  *患者 ,  自動分類 ,  *スペクトル ,  異常値 ,  走査 ,  *画像
準シソーラス用語： 特異性 ,  Gauss混合モデル ,  糖尿病黄斑浮腫 ,  *異常検出 ,  *光コヒーレンストモグラフィー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 糖尿病性網膜症 ,  糖尿病黄斑浮腫 ,  SD-OCT ,  分類 ,  異常検出

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： スペクトル ,  光コヒーレンストモグラフィー ,  DME ,  患者 ,  同定 ,  検出法