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J-GLOBAL ID：201802227965378792   整理番号：18A0587494

marr hildrethとFCM分割クラスタリング手法を用いた網膜画像の血管のセグメンテーション【Powered by NICT】

Vessel segmentation of retinal images using marr-hildreth and FCM divide clustering method

著者 (2件)： Kaur Sukhpreet (Department of Computer Science and Engineering College, Landran(Punjab)) ,  Vats Isha (Department of Computer Science and Engineering College, Landran(Punjab))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIIP  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： 大量網膜血管セグメンテーションアルゴリズムの背景は,均一な,第二近似解Gauss検出器提供して,主に三つの主要ステップに基づいて,報告されており,最終的に二値化地域産。眼疾患検出のためのシステムを自動化するためには,二つの部分:血管の検出に問題を分離するのに必要な,患者の病状を規定する特性を定義した。網膜眼底の血管と医用画像からのそれらの除去のマニュアル検出は多く技能と訓練を必要とする心無感覚と長い過程である。,生活血管の機械的分離のための新しいアプローチは,エッジ検出のためのMarr-アルゴリズムを用い,網膜血管の面積を計算するための画像。ファジィC-平均クラスタ化アルゴリズムのための用いたセグメンテーションは一定量クラスタのを通して与えられた情報を分類するための簡単で容易な方法に従った。本研究は駆動入手できたデータセットの交差点検した。出発,FCMと特徴抽出による垂直と水平端2Dフィルタを検出,セグメンテーションを用いたと血管網膜疾患を検出するためのシステムを分類するエッジ検出を行った。後,精度,誤り受入率,本人拒否率と真陽性率のような性能パラメータを評価することができる。Copyright 2018 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： エッジ検出 ,  自動化 ,  アルゴリズム ,  網膜疾患 ,  フィルタ ,  特徴抽出 ,  クラスタ化 ,  網膜血管 ,  *クラスタ ,  眼底 ,  医用画像 ,  *セグメンテーション ,  *血管 ,  *網膜 ,  二次元

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

タイトルに関連する用語 (5件)： FCM ,  クラスタリング手法 ,  網膜画像 ,  血管 ,  セグメンテーション