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J-GLOBAL ID：202002276171283795   整理番号：20A0676816

マルチモデル融合と領域反復成長に基づく網膜血管の自動セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Automatic Retinal Vessel Segmentation Based on Multi-model Fusion and Region Iterative Growth

著者 (3件)： Lai Xiaobo (浙江中医薬大学医学技術学院,浙江杭州,310053) ,  Xu Maosheng (浙江中医薬大学第一臨床医学院,浙江杭州,310006) ,  Xu Xiaomei (浙江中医薬大学医学技術学院,浙江杭州,310053)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 47  号： 12  ページ： 2611-2621  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 糖尿病網膜症は成人の盲目原因であり、網膜血管の分割は糖尿病網膜病変を診断する基礎である。網膜血管セグメンテーションの精度を改善するために,マルチモデル融合と領域反復成長に基づく網膜血管の自動セグメンテーションアルゴリズムを提案した。まず第一に,数学的モルフォロジー,整合フィルタ,スケール空間分析,多重スケール線検出,およびニューラルネットワークモデルを前処理して,網膜血管を予備的に分割して,ノイズを減らすために5つの分割結果の平均値を予備的に出力した。次に、マスク分離滲出物と視盤を設計し、数学形態学モデル分割結果をマスク白色領域に置き換え、初期出力生成組合せ結果を融合した。最後に、網膜血管の事前知識を考慮し、組合せ結果の閾値分割と区域の反復成長後に最終結果を獲得した。実験結果は,DRIVEとSTARE眼底画像ベースの網膜血管の検出精度,感度と特異性が,それぞれ0.9457,0.7843,0.9815,0.9472,0.7826,0.9803であることを示した。それは多くの古典的アルゴリズムより優れている。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 浸出液 ,  前処理 ,  アルゴリズム ,  *網膜血管 ,  モルフォロジー ,  糖尿病性網膜症 ,  整合フィルタ ,  *網膜 ,  糖尿病 ,  雑音
準シソーラス用語： 特異性 ,  検出精度 ,  神経回路網モデル ,  マルチスケール ,  *自動セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチモデル ,  融合 ,  反復 ,  成長 ,  網膜血管 ,  自動セグメンテーション