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J-GLOBAL ID：201902229674206461   整理番号：19A1661013

多様性指標を用いた眼底画像におけるGlaucoma診断【JST・京大機械翻訳】

Glaucoma diagnosis in fundus eye images using diversity indexes

著者 (9件)： Araujo Jose Denes Lima (Federal University of Maranhao, Sao Luis, Maranhao, Brazil) ,  Souza Johnatan Carvalho (Federal University of Maranhao, Sao Luis, Maranhao, Brazil) ,  Neto Otilio Paulo Silva (Federal University of Maranhao, Sao Luis, Maranhao, Brazil) ,  Sousa Jefferson Alves (Federal University of Maranhao, Sao Luis, Maranhao, Brazil) ,  Almeida Joao Dallyson Sousa (Federal University of Maranhao, Sao Luis, Maranhao, Brazil) ,  Paiva Anselmo Cardoso (Federal University of Maranhao, Sao Luis, Maranhao, Brazil) ,  Silva Aristofanes Correa (Federal University of Maranhao, Sao Luis, Maranhao, Brazil) ,  Junior Geraldo Braz (Federal University of Maranhao, Sao Luis, Maranhao, Brazil) ,  Gattass Marcelo (Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 78  号： 10  ページ： 12987-13004  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Glaucomaは世界中の視覚損失の第2の主要原因である。それは,通常,眼内圧の増加によって引き起こされる。そしてそれは視神経を損傷して,徐々に視力損失をもたらす。Glaucomaは初期段階で無症候性疾患である。早期検出と治療は視覚損失を防ぐ可能性がある。視神経(視神経乳頭)の頭部を眼底画像を用いて検討した。コンピュータシステムは緑内障診断における支援を提供するために使用されてきた。本研究では,眼底画像を用いた緑内障診断法を提案する。生態学的研究において典型的に用いられる多様性指標は,この研究において,視神経乳頭領域におけるテクスチャ記述子として使用されている。次に,特徴選択手順を遺伝的アルゴリズムを用いて実行して,サポートベクトルマシン(SVM)を用いて,緑内障または正常における眼底画像を分類した。提案した方法は,緑内障診断のための有望な結果を得て,93.41%の精度,92.83%の感度と93.69%の特異性に達した。Copyright 2018 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 緑内障 ,  特徴選択 ,  計算機診断 ,  視神経円板 ,  眼圧 ,  視力 ,  計算機システム ,  *診断 ,  サポートベクトルマシン ,  視神経 ,  視覚
準シソーラス用語： 特異性 ,  質感 ,  無症候性疾患 ,  *眼底写真 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Glaucoma ,  眼底画像 ,  コンピュータ支援診断 ,  多様性指標

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)： 眼底画像 ,  診断