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J-GLOBAL ID：201802290814181371   整理番号：18A2107509

網膜血管系の自動セグメンテーションにおける異なる前処理法の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparing Different Preprocessing Methods in Automated Segmentation of Retinal Vasculature

著者 (3件)： Tavakoli Meysam (Dept. of Physics, Indiana University-Purdue University, Indianapolis, IN, USA) ,  Kalantari Faraz (Electrical Engineering Department, Arizona State University, Tempe, AZ, USA) ,  Golestaneh Alireza (Department of Radiation Oncology, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, TX, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NSS/MIC  ページ： 1-8  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： コンピュータ法と画像処理は,医用医師支援を任意の時間で提供し,特に,画像からの病変や解剖学的構造のような関心のあるオブジェクトを同定するような反復プロセスに対して,それらの作業負荷を軽減する。網膜画像解析アルゴリズムにおいて,他の網膜のランドマークと病変を発見するための重要なステップと,網膜における物体を測定するための長さ基準として使用するために,それらの対応する直径を用いるために,血管検出は重要なステップであると考えられている。本研究の目的は,網膜血管セグメンテーション法に対する2つの前処理法の効果を比較することである。すなわち,Gauss型エッジ検出器(二次空間微分を用いる),Cannyエッジ検出器(勾配強度を推定する),および糖尿病性網膜症のような網膜病変の存在下でのMatchedフィルタエッジ検出器である。セグメンテーションのステップは以下の通りである。1)真のエッジを破壊することなく,可能な限り多くのノイズを抑制する。2)画像のエッジの品質を向上させるためにフィルタを適用する。3)エッジ画素を雑音として,エッジ強度とエッジサイズを閾値化する必要がある。4)エッジ薄化またはリンクによりエッジの正確な位置を決定する。精度観点から,120画像のテストセットに属する網膜画像に対する眼科医により行われた手動セグメンテーションと比較して,最初の前処理法,照明等化,コントラスト強調を用いて,すべてのデータベース(MUMS-DB,DRIVE,MESSIDOR)に対して,Canny,Laplace-of-Gauss,およびMatchフィルタ血管セグメンテーションの精度は85%以上であった。トップハット前処理(第二法)を用いたセグメンテーション法の性能は80%以上であった。最後に,整合フィルタを使用することは,すべてのデータベースのためのすべての前処理ステップのための容器分割のために最大の精度を持った。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： 正規分布 ,  エッジ検出 ,  *前処理 ,  検出器 ,  雑音 ,  *網膜 ,  画像 ,  品質 ,  照明 ,  画像処理 ,  画素 ,  医師 ,  データベース ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： コントラスト強調 , 【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 (2件)： 網膜血管 ,  自動セグメンテーション