文献

J-GLOBAL ID：201802229985676126   整理番号：18A1899849

眼底画像における滲出物検出のための形態学的および神経回路網に基づくアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Morphological and Neural Network Based Approach for Detection of Exudates in Fundus Images

著者 (1件)： Bharkad Sangita (Department of Electronics and Telecoomunication Engineering, Government College of Engineering, Aurangabad, Maharashtra, 431001, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCMC  ページ： 891-894  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： 本論文は,眼底画像における硬い浸出液の検出のための技術を提示した。硬い浸出液は糖尿病性網膜症による網膜で形成される異常の1つである。硬い浸出液の早期検出は,糖尿病性網膜症患者の視力損失を予防する可能性がある。本研究では,光学ディスク(OD)を形態演算子の助けを借りて抽出した。ODは,OD領域と硬い浸出領域の間の誤分類を避けるために,緑成分画像でマスクされる。次に,グリーン成分画像の特徴を計算して,ハード浸出液の検出のためにニューラルネットワークに適用した。実験結果は,DIARETDB0とDIARETDB1データベースに関するアルゴリズムのより良い能力を示した。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： 患者 ,  網膜 ,  *モルフォロジー ,  *浸出液 ,  光ディスク ,  浸出 ,  *神経回路網 ,  *画像 ,  視力 ,  アルゴリズム ,  データベース ,  糖尿病性網膜症 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： *眼底写真 , 【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 (4件)： 眼底画像 ,  滲出物 ,  形態学 ,  神経回路網