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J-GLOBAL ID：201902211269542007   整理番号：19A0512440

SD-OCTにおける分枝網膜動脈閉塞の分類とセグメンテーションのためのフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Framework for Classification and Segmentation of Branch Retinal Artery Occlusion in SD-OCT

著者 (6件)： Guo Jingyun (School of Electronics and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China) ,  Zhu Weifang (School of Electronics and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China) ,  Shi Fei (School of Electronics and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China) ,  Xiang Dehui (School of Electronics and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China) ,  Chen Haoyu (Joint Shantou International Eye Center, Shantou University, Shantou, China) ,  Chen Xinjian (School of Electronics and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 26  号： 7  ページ： 3518-3527  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  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： 分枝網膜動脈閉塞(BRAO)は眼の緊急で,失明に至る可能性がある。網膜におけるBRAO領域の定量分析は,網膜虚血の重症度の評価に必要である。本論文では,3Dスペクトル領域光コヒーレンストモグラフィー(SD-OCT)画像に基づいてBRAO領域を分割するための完全自動フレームワークを提案した。著者らの知る限りでは,これは最初の自動3D BRAOセグメンテーションフレームワークである。最初に,入力3D画像を,局所構造,強度,テクスチャ特徴を新しい特徴分布解析戦略と組み合わせることに基づくAdaBoost分類器を用いて,急性相のBRAOと慢性相または正常網膜のBRAOに自動的に分類した。次に,急性期と慢性期のBRAO領域を別々に分割した。厚さモデルを構築し,慢性期にBRAOを分割した。一方,急性期にBRAOを分割するために,2段階セグメンテーション戦略を実行した。提案した方法を,leave-one-out戦略を用いて,35人の患者(12BRAO急性期,11BRAO慢性期,12正常眼)のSD-OCT画像で試験した。BRAO急性期,BRAO慢性期および正常網膜の分類精度は,それぞれ100%,90.9%および91.7%であった。急性期に対する全体の真の陽性体積分率(TPVF)と偽陽性体積分率(FPVF)はそれぞれ91.1%と5.5%であり,慢性期に対してはそれぞれ92.7%と8.4%であった。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： 体積率 ,  画像 ,  スペクトル ,  定量分析 ,  *セグメンテーション ,  三次元 ,  *網膜
準シソーラス用語： 誤検出 ,  分類精度 ,  慢性期 ,  急性期 ,  AdaBoost ,  局所構造 ,  三次元画像 ,  光コヒーレンストモグラフィー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： SD-OCT ,  分枝 ,  網膜動脈閉塞 ,  分類 ,  セグメンテーション ,  フレームワーク