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J-GLOBAL ID：201702278180493724   整理番号：17A1790812

カラーディスクにおける眼底画像のためのひげ状眼底自動分類アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Automatic Grading of Tessellated Fundus in Retinal Images

著者 (4件)： Xiong Li (北京理工大学信息与電子学院 北京 100081) ,  Li Huiqi (北京理工大学信息与電子学院 北京 100081) ,  Xu Jie (北京同仁医院北京市眼科研究所 北京 100005) ,  Xu Liang (北京同仁医院北京市眼科研究所 北京 100005)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 29  号： 6  ページ： 992-997  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ひげ状眼底は近視眼と老年性退化の眼底によく見られ、臨床上に網膜-脈絡膜病変を診断する重要な参考である。近視眼などの疾患の臨床診断を補助するために、脈絡膜血管抽出に基づく円盤周紋状眼底自動分類アルゴリズムを提案した。最初に,抽出された関心領域の直径に従って,異なる分解能を有するカラー眼底画像を用いて,眼底画像のサイズを正規化した。次に,主成分分析(PCA)に基づき,視神経円板中心を位置決めし,視神経円板中心を中心に,上部,下部,鼻,および4つの象限に分割した。脈絡膜血管透過の程度を記述する3種類の特徴を提案した。赤色チャネルにおける輝度の平均値、脈絡膜の血管面積の比率及び脈絡膜の血管密度について、4つの象限に対して特徴抽出を行った。最後に、情報利得率に基づくC4.5決定木アルゴリズムを応用して、各象限の脈絡膜血管の透過度を0~3級に分け、4つの象限の分類結果を累積し、ヒレ状眼底を自動的に軽度、中等度と重度の4つのレベルに分けた。130の眼底画像を,本論文においてテストして,平均的一致率は84.7%に達したことが示された,そして,それらの間の平均一致率は84.7%に達した。実験結果により,本アルゴリズムは,効果的に,自動的に,紋様眼底の自動分類を実現することができ,そして,それは,紋様眼底に関連した疾患の診断および定量化のための基礎を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *眼底 ,  輝度 ,  血管 ,  主成分分析 ,  網膜 ,  *自動分類 ,  近視 ,  *アルゴリズム ,  視神経円板 ,  特徴抽出 ,  分解能 ,  脈絡膜 ,  透過率 ,  正規化
準シソーラス用語： *眼底写真 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： tessellated fundus ,  choroidal vessel ,  retinal image ,  automatic grading

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  眼の診断  (GP02000N)

タイトルに関連する用語 (7件)： カラー ,  ディスク ,  眼底画像 ,  ひげ ,  眼底 ,  自動分類 ,  アルゴリズム