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J-GLOBAL ID：201802251349666039   整理番号：18A0536662

極端学習機械を用いた糖尿病性網膜症の重症度等級付け【Powered by NICT】

Severity grading of diabetic retinopathy using extreme learning machine

著者 (2件)： Punithavathi I. S. Hephzi (Department of CSE, Vaigai College of Engineering, Madurai, India) ,  Kumar P. Ganesh (Department of IT, Anna University Regional Campus, Coimbatore, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INCOS  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： 糖尿病性網膜症の重症度を診断するための計算的に効率的な方法を提案した。提案した方法は3段階に従う;前処理,特徴抽出と分類。第一段階の目的は,その後のプロセスに適した画像にすることである。特徴抽出では,マイクロ動脈瘤とテクスチャ特徴の数は,形態学的プロセスにより抽出し,最後の段階は,分類,画像は,ELM分類器の助けを借りてこれらの特徴により分類されている。上記手順はDIARETDB0とDRIVEデータベースの画像を用いて試験し,解析した,良好な訓練速度で95%の精度を達成することができた。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： 前処理 ,  モルフォロジー ,  *等級づけ ,  特徴抽出 ,  画像 ,  データベース ,  動脈瘤 ,  *糖尿病性網膜症
準シソーラス用語： テクスチャ特徴 ,  *重症度 ,  *極度学習機械 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (4件)： 極端学習機械 ,  糖尿病性網膜症 ,  重症度 ,  等級付け