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J-GLOBAL ID：202002276499528366   整理番号：20A0761690

角膜神経画像の自動解析のための計算法:網膜眼底画像解析から学んだ教訓【JST・京大機械翻訳】

Computational methods for automated analysis of corneal nerve images: Lessons learned from retinal fundus image analysis

著者 (2件)： Salahuddin Tooba (Department of Computer Science and Engineering, College of Engineering, Qatar University, Doha, Qatar) ,  Qidwai Uvais (Department of Computer Science and Engineering, College of Engineering, Qatar University, Doha, Qatar)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 119  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 角膜および網膜画像は,非侵襲的にヒトの眼内に存在する神経および血管構造の記述的見解を提供する。これは眼,または他の疾患の同定と診断に役立つ。しかしながら,これらの画像を分析することは面倒な作業であり,分野における専門知識を必要とする。したがって,プロセス自動化の必要性がある。網膜画像の自動解析には大量の文献が利用可能であるが,角膜神経画像解析に関する研究はいくつかの理由により遅れている。本論文では,角膜および網膜画像の自動解析における最近の研究動向をカバーし,角膜神経画像解析の自動化の必要条件,およびその研究進展を妨げる可能な理由を強調した。また,調査に含まれる研究から導出されたそれらの処理能力に対するセグメンテーションアルゴリズムの比較分析を提示した。網膜画像解析の進歩と網膜および角膜画像の潜在的類似性により,前者からの教訓を抽出し,後者にそれらを適用する方法を提案した。これは,角膜神経画像を用いた神経障害の自動検出のための将来の研究方向として提示される。本論文はコンピュータ科学者と医療専門家にとって非常に有益であり,前者はこの分野で扱われるべき異なる研究問題に関して情報化され,後者は問題に対する有効な解決策を見出すための経路におけるコンピュータ科学者を容易にするために必要とされる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  *画像分析 ,  計算機科学 ,  スループット ,  セグメンテーション ,  アルゴリズム ,  類似性 ,  医療従事者 ,  ニューロパチー ,  *角膜 ,  必要条件 ,  自動化 ,  共焦点顕微鏡
準シソーラス用語： 網膜画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 角膜共焦点顕微鏡 ,  網膜噴門鏡検査 ,  自動画像解析 ,  深層学習 ,  神経障害

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  眼の診断  (GP02000N)

タイトルに関連する用語 (6件)： 角膜神経 ,  解析 ,  計算法 ,  網膜 ,  眼底画像解析 ,  教訓