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J-GLOBAL ID：201802289648833627   整理番号：18A0973286

長期眼底画像における赤色病変による網膜変化の検出と分類のための自動化システム【JST・京大機械翻訳】

An Automated System for the Detection and Classification of Retinal Changes Due to Red Lesions in Longitudinal Fundus Images

著者 (6件)： Adal Kedir M. (Delft University of Technology, Delft, The Netherlands) ,  van Etten Peter G. (The Rotterdam Eye Hospital) ,  Martinez Jose P. (The Rotterdam Eye Hospital) ,  Rouwen Kenneth W. (The Rotterdam Eye Hospital) ,  Vermeer Koenraad A. (Rotterdam Ophthalmic Institute) ,  van Vliet Lucas J. (Delft University of Technology)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 65  号： 6  ページ： 1382-1390  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 糖尿病の人々は,糖尿病性網膜症(DR)の発症をチェックするために年次スクリーニングを必要とする。縦基底画像セットにおける初期糖尿病性網膜症病変による小網膜変化の追跡は,照明と画像品質,必要な高いレジストレーション精度,および他の網膜特徴と比較して網膜病変の微妙な出現における内部および間の変動性のために困難である。本論文では,照明変動を有意に低減し,小網膜特徴のコントラストを改善する正規化基底画像を利用することにより,小さな赤色病変による縦網膜変化の自動検出のためのロバストで柔軟なアプローチを提示した。空間-時間的網膜変化を検出するために,2つの時点からの眼底画像の多重スケール血流応答の極値の間の絶対差を,単純で効果的な血液測定法として提案した。次に,DR関連変化を,サポートベクトルマシン分類器によるいくつかの強度と形状特徴に基づいて同定した。提案したアプローチは,健常(網膜病変のない)から中等度(臨床的に関連する網膜病変)DRレベルまでの範囲の被験者を含む通常の糖尿病性網膜症スクリーニングプログラムの文脈で評価した。評価により,このシステムは,網膜の小さい視野および大きい視野において,それぞれ1および2.5病変の平均偽陽性率で80%の感度で,小さな赤色病変による網膜変化を検出できることを示した。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： ロバスト性 ,  正規化 ,  糖尿病性網膜症 ,  画質 ,  サポートベクトルマシン ,  *網膜 ,  *画像 ,  糖尿病 ,  血流 ,  スクリーニング ,  コントラスト
準シソーラス用語： マルチスケール ,  自動検出 ,  *病巣 ,  *眼底写真 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  眼の基礎医学  (GP01020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 長期 ,  眼底画像 ,  赤色 ,  病変 ,  網膜 ,  分類 ,  自動化システム