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J-GLOBAL ID：201802246087392060   整理番号：18A0859626

テクスチャ特徴分析による糖尿病網膜症の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of diabetic retinopathy through texture features analysis

著者 (3件)： Abdillah Bariqi (Faculty of Computer Science, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia) ,  Bustamam Alhadi (Department of Mathematics, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia) ,  Sarwinda Dewi (Department of Mathematics, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICACSIS  ページ： 333-338  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： 糖尿病性網膜症は失明を引き起こす糖尿病の合併症の1つである。早期検出は失明のリスクを低減するのに有用である。糖尿病性網膜症における早期発見の2つのアプローチ,すなわち病変特性とテクスチャー特徴がある。両方のアプローチには利点と欠点がある。本研究では,実装が容易なためテクスチャ特徴を用いた。本研究で用いたテクスチャ特徴は,他のアルゴリズムよりも良好なデータ表現を持つため,局所二値パターン(LBP)である。しかし,それはまだ改善される必要がある。著者らは,中心点のパラダイムを変化させる改良LBPを提案した。k-最近傍(k-NN)とサポートベクトルマシン(SVM)を分類装置として選択した。分類のための2つのシナリオを行い,それは正常異常分類と4相分類である。第一のシナリオは画像を正常と異常に分類するが,第二のシナリオは画像を正常,軽度,中間,および重度に分類する。結果として,提案方法は他の方法と比較してより良い精度を示した。試験した全てのシナリオの精度は約90%であった。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： 早期診断 ,  サポートベクトルマシン ,  データ表現 ,  *糖尿病性網膜症 ,  分類装置 ,  画像 ,  *糖尿病 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 病巣 ,  *テクスチャ特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 眼の診断  (GP02000N) ,  眼の疾患  (GP03000U)

タイトルに関連する用語 (4件)： テクスチャ ,  特徴分析 ,  糖尿病網膜症 ,  分類