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J-GLOBAL ID：202002256236895406   整理番号：20A0902818

Haralickおよび多重解像度特徴を用いた糖尿病性網膜症の自動二値およびmulticlass分類【JST・京大機械翻訳】

Automated Binary and Multiclass Classification of Diabetic Retinopathy Using Haralick and Multiresolution Features

著者 (4件)： Gayathri S. (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology at Tiruchirappalli, Tiruchirappalli, India) ,  Krishna Adithya K. (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology at Tiruchirappalli, Tiruchirappalli, India) ,  Gopi Varun P. (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology at Tiruchirappalli, Tiruchirappalli, India) ,  Palanisamy P. (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology at Tiruchirappalli, Tiruchirappalli, India)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 57497-57504  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 糖尿病網膜症(DR)は網膜の血管を損傷する糖尿病の合併症と考えられている。これは,多くの糖尿病被験者において重大な視覚障害問題として特徴付けられている。糖尿病性網膜症の効果的な自動分類は,医療分野での挑戦課題である。特徴抽出は,疾患の効果的分類において重要な役割を果たす。提案した研究は,網膜基底画像から信頼できるDR分類を行うことができる,HaralickおよびAn等方性二重ツリー複合ウェーブレット変換(ADTCWT)特徴の抽出に焦点を合わせた。Haralick特徴は二次統計に基づいており,ADTCWTは画像の方向性特徴を確実に抽出する。提案した研究は二値分類とDRの多クラス分類の両方に集中する。システムは,サポートベクトルマシン(SVM),ランダムフォレスト,ランダムツリー,J48分類器のような種々の分類器を通して,MESSIDOR,Kagle,およびDIARETDDB0データベースから抽出された入力画像特徴を与えることによって評価される。分類器の性能を,各分類器に対する特異性,精度,再現性,偽陽性率(FPR)および精度値を比較することにより解析した。評価結果により,提案した特徴抽出法を適用することにより,ランダムフォレストは,二値および多クラス分類に対して,それぞれ99.7%および99.82%の平均精度で,他のすべての分類器より優れていることを示した。Copyright 2020 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： *網膜 ,  自動分類 ,  データベース ,  特徴抽出 ,  *糖尿病 ,  再現性 ,  網膜血管 ,  合併症 ,  *糖尿病性網膜症 ,  ウェーブレット変換 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *多重解像度 ,  特異性 ,  視覚障害 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多重解像度 ,  糖尿病性網膜症 ,  二値 ,  分類