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J-GLOBAL ID：201902230208501850   整理番号：19A1117434

眼底画像における網膜血管の検出と抽出のための畳込みニューラルネットワークの使用【JST・京大機械翻訳】

Using Convolutional Neural Networks to Detect and Extract Retinal Blood Vessels in Fundoscopic Images

著者 (7件)： Standfield Benjamin ,  Chen Wei-Bang ,  Wang Yujuan ,  Lu Yongjin ,  Abdelzaher Ahmed F. ,  Wang Xiaoliang ,  Yang Xin-Guang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： MIPR  ページ： 222-227  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： 糖尿病(DM)は世界的な主要医療問題である。糖尿病性網膜症(DR)病期分類は,DMの推定と関連網膜症の評価に重要である。国際的な臨床的糖尿病性網膜症と糖尿病黄斑浮腫疾患重症度スケールによると,拡張検眼鏡検査所見の大部分は網膜血管と関連している。糖尿病性網膜症ステージを客観的かつ正確に決定するためには,内視鏡画像における網膜血管を自動的に検出し抽出することが必須である。本論文では,様々な畳込み神経回路網を紹介し,比較して,眼底画像における網膜血管を認識した。実験結果は,提案した手法の有効性を実証した。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： 糖尿病 ,  眼底検査 ,  神経回路網 ,  有効性 ,  網膜症 ,  *網膜血管 ,  糖尿病性網膜症 ,  *畳込み
準シソーラス用語： 内視鏡画像 ,  重症度 ,  糖尿病黄斑浮腫 ,  病期分類 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *眼底写真 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 眼底画像 ,  網膜血管 ,  畳込みニューラルネットワーク