文献

J-GLOBAL ID：201802227657929538   整理番号：18A2024370

グラフ最短経路と畳み込みニューラルネットワークを用いたOCT流体セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

OCT Fluid Segmentation using Graph Shortest Path and Convolutional Neural Network^*

著者 (3件)： Rashno Abdolreza (Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Lorestan University, Khorramabad, Iran) ,  Koozekanani Dara D. (Department of Ophthalmology and Visual Neurosciences, University of Minnesota, Minneapolis, MN, 55455, USA) ,  Parhi Keshab K. (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Minnesota, Minneapolis, MN, 55455, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EMBC  ページ： 3426-3429  発行年： 2018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： 蓄積された流体のような病理に関連する網膜疾患の診断とモニタリングは,光コヒーレンストモグラフィー(OCT)を用いて行うことができる。OCTは一連の2Dスライス(スキャン)を取得する。本研究は,年齢関連黄斑変性(AMD)および網膜静脈閉塞(RVO)または糖尿病性網膜症を有する被験者のOCTスキャンにおいて,サブ網膜液(SRF),網膜内液(IRF)および色素上皮剥離(PED)を含む3種類の流体をセグメント化し検出するためのグラフ最短経路アルゴリズムおよび畳込み神経回路網(CNN)に基づく完全自動化法を提示した。提案した方法は,Cirrus,SpectralisおよびTopconデータセットにおいて,それぞれ76.44%,92.25%および82.14%の平均二乗係数を達成した。また,提案した方法の有効性を,2017のリタッチチャレンジからのOCT画像における分割流体において実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 網膜 ,  *セグメンテーション ,  色素 ,  神経回路網 ,  画像 ,  畳込み ,  上皮 ,  走査 ,  病理
準シソーラス用語： 最短経路アルゴリズム ,  被験者 ,  黄斑変性 ,  光コヒーレンストモグラフィー ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *最短経路 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： グラフ ,  最短経路 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  OCT ,  流体 ,  セグメンテーション