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J-GLOBAL ID：201902219131032230   整理番号：19A2176931

修正局所強度クラスタリングモデルを用いた網膜画像からの視神経乳頭の自動セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Automated Segmentation of the Optic Disc from Retinal Image Using Modified Local Intensity Clustering Model

著者 (5件)： Gao Yuan (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Yu Xiaosheng (Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Wu Chengdong (Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Zhuang Yaoming (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Wang Shun (Jinan Depot, China Railway Jinan Group Co., Ltd, Jinan, 250000, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CCDC  ページ： 602-606  発行年： 2019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： 正確な視神経乳頭(OD)セグメンテーションは,網膜疾患診断において重要な役割を果たす。本論文では,自動二重境界抽出と呼ばれるマンパワーなしでOD境界を分割するための新しい方法を設計した。それは2つのユニークな利点を有する。最初に,手動または固定された不正確な初期輪郭を用いて常に進化した輪郭を考慮して,教師なし機械学習理論を適用するレベル集合を初期化するためのロバストな適応法を提案した。第二に,いくつかの異常によって引き起こされる複雑なOD出現を克服するために,マルチ特徴を結合することによる改良局所強度クラスタリング(MLIC)方法を提案した。公開可能なDIARETDDB0データベースに関する実験結果試験は,著者らのアプローチがよく知られたアプローチより優れていることを実証した。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： ロバスト性 ,  労働力 ,  *セグメンテーション ,  網膜疾患 ,  *視神経円板 ,  *クラスタ化 ,  診断 ,  データベース
準シソーラス用語： レベルセット法 ,  教師なし機械学習 ,  *自動セグメンテーション ,  *網膜画像 , 【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 (5件)： クラスタリング ,  モデル ,  網膜画像 ,  視神経乳頭 ,  自動セグメンテーション