文献
J-GLOBAL ID:202002260536909434   整理番号:20A0958051

小規模血管セグメンテーションのためのフルオレセイン血管造影による眼底画像のマルチモーダル登録【JST・京大機械翻訳】

Multimodal Registration of Fundus Images With Fluorescein Angiography for Fine-Scale Vessel Segmentation
著者 (4件):
資料名:
巻:ページ: 63757-63769  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:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
背景と目的:眼底画像における網膜血管の分析は,網膜疾患の診断と慢性血管疾患と糖尿病の早期診断において重要である。自動血管セグメンテーションは,詳細レベルで限界を持つ可能性があるコストの高いエキスパートアノテーションに依存している。筆者らは,微細スケールの血管を含む高度に正確な血管セグメンテーションを生成するための自動法を開発した。【方法】著者らは,対応するフルオレセイン血管造影(FA)画像の登録とセグメンテーションを通して,眼底画像からの微細スケール血管セグメンテーションのための新しいフレームワークを提示する。最初に,FAフレームにおける蛍光染料から強調された抽出された血管を登録し,凝集させた。このFA血管マスクは,最初の眼底血管マスクに基づく眼底画像に登録される。最終血管マスクを微細化するために後処理を行った。FAフレームの登録と基底画像へのFA容器マスクの登録は,投影と変形可能な登録の両方を含む類似の粗から微細な階層的フレームワークによって実行される。同一のネットワーク構造を持つ2つの畳込みニューラルネットワークを,公開データセット上で訓練されたが,異なる構成の両方で,FAフレームと基底画像の両方の血管セグメンテーションに用いた。結果:定性的例は,提案方法のロバスト性と精度を支持する。受信者動作特性(ROC)曲線の面積曲線(AUC)を含む定量的評価を提示した。公平な比較は類似の方法と適切な公開データセットの欠如のために行うことができないが,0.979のAUC ROCによる提案方法は0.956で公開利用可能なデータセットで訓練された最先端の自動血管セグメンテーション法より優れていることを実証した。結論:提案した方法は,カラー網膜眼底画像において肉眼に実質的に識別できないフィラメント状血管を含む正確な血管セグメンテーション結果を生成する。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:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
医用画像処理  ,  図形・画像処理一般 
物質索引 (1件):
物質索引
文献のテーマを表す化学物質のキーワードです
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した文献タイトルの用語をもとにしたキーワードです

前のページに戻る