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J-GLOBAL ID：201802268836672191   整理番号：18A2231892

網膜血管セグメンテーションのための局所回帰に基づくマルチラベル分類スキーム【JST・京大機械翻訳】

Multi-Label Classification Scheme Based on Local Regression for Retinal Vessel Segmentation

著者 (6件)： He Qi (School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha, china) ,  Zou Beiji (School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha, china) ,  Zhu Chengzhang (College of Literature and Journalism, Central South University, Changsha, china) ,  Liu Xiyao (School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha, china) ,  Fu Hongpu (School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha, china) ,  Wang Lei (School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha, china)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICIP  ページ： 2765-2769  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： 網膜画像の幅が2画素未満の小血管のセグメンテーションは挑戦的な問題である。既存の方法は,セグメンテーションを行うとき,小血管と大血管の間の差異にほとんど焦点を合わせない。したがって,以前の方法は小血管セグメンテーションに関して十分正確ではない。大血管を含む網膜画像における小血管を効果的に分割するために,網膜血管セグメンテーションのための新しいマルチラベル分類スキームを提案した。著者らの提案した方式において,局所的な脱回帰モデルをマルチラベリングのために設計して,畳込みニューラルネットワークをマルチラベル分類のために用いた。さらに,局所回帰法を用いて,小血管を位置決めするためのマルチラベルを二値ラベルに変換した。実験結果は,著者らの方法が,特に小血管に対して,自動網膜血管セグメンテーションに対して顕著な性能を達成することを示した。Copyright 2019 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： 回帰モデル ,  *血管 ,  *網膜 ,  画素 ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  小血管 ,  網膜画像 ,  *マルチラベル分類 ,  *血管セグメンテーション , 【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)： 網膜血管 ,  セグメンテーション ,  マルチラベル分類 ,  スキーム