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J-GLOBAL ID：201802262956354170   整理番号：18A0521135

RGB眼底画像からの微細動脈瘤検出のための形態学的手法【Powered by NICT】

Morphological technique for detection of microaneurysms from RGB fundus images

著者 (2件)： Ahmed Mohammed Shafeeq (Department of Computer Science, Gulbarga University, Kalaburagi, 585106, India) ,  Indira Baddam (Kasturba Gandhi Degree College for Women, Secunderabad, 500026, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WiSPNET  ページ： 44-47  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： 視覚失明を引き起こす糖尿病の最も重要な要素の一つは,糖尿病性網膜症(DR)である。網膜におけるDRの第一徴候は長期異常効果は糖尿病をもたらすので,網膜における障害のために生じる毛細血管瘤(MA)の存在である。MAの早期同定は早期段階でDRを低減し,防止する助けとなる。このプロセスでは,眼科医は多くの時間とエネルギーを消費する眼底カメラ人手を用いて得た以前のおよび現在の眼底画像を観察した。提案した研究では,しきい値処理と数学的形態学技術,退屈で時間のかかるマニュアル法を交互にを適用することによりMAの自動検出のための手順を記述した。技術のセットは,RGB眼底画像からMAを検出するのに用いられる。前処理技術を用いて,入力画像をresizeした。滲出液はしきい値処理技術を用いて除去した。視神経円板(OD)と血管は形態学的方法を用いて除去され,特徴抽出を実装し,それらのサイズに基づいている。実験は,自由に利用できるデータセットDIARETDB1上で行った。提示された方法の性能は,RGB眼底画像からのMAを検出し,得られた結果は,提案した方法の正の符号を示した。この技術はMAの自動検出における眼科医を助ける,診断のための患者の現在のおよび以前の結果の軌道を維持するのに役立つ。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： 滲出液 ,  眼底カメラ ,  網膜 ,  糖尿病性網膜症 ,  *モルフォロジー ,  患者 ,  血管 ,  視神経円板 ,  特徴抽出 ,  糖尿病 ,  前処理
準シソーラス用語： 自動検出 ,  閾値処理 ,  眼科医 ,  *眼底写真 , 【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 (5件)： RGB ,  眼底画像 ,  微細動脈瘤 ,  形態学 ,  手法