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J-GLOBAL ID：202102228486536654   整理番号：21A0273354

網膜血管セグメンテーションのためのハイブリッド教師なしアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid Unsupervised Approach for Retinal Vessel Segmentation

著者 (4件)： Khan Khan Bahadar (Department of Telecommunication Engineering, Faculty of Engineering, The Islamia University of Bahawalpur, Bahawalpur, Pakistan) ,  Siddique Muhammad Shahbaz (Department of Electronic Engineering, Faculty of Engineering, The Islamia University of Bahawalpur, Bahawalpur, Pakistan) ,  Ahmad Muhammad (Department of Computer Science, National University of Computer and Emerging Sciences, Islamabad, Chiniot-Faisalabad Campus, Chiniot 35400, Pakistan) ,  Mazzara Manuel (Institute of Software Development and Engineering, Innopolis University, Innopolis, Russia)
資料名： BioMed Research International (Web)  (BioMed Research International (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7008A  ISSN： 2314-6133  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 網膜血管セグメンテーション(RVS)は眼障害の監視,同定,初期投薬,および外科的発達のための有用な情報の重要な源である。最も一般的な疾患,すなわち,脳卒中,糖尿病性網膜症(DR),および心臓病は,しばしば網膜血管ネットワークの正常な構造を変化させる。自動RVSシステムの構築には多くの研究が払われてきた。しかし,まだ未解決の問題である。本論文では,高速実行と競合する結果を有するRVSに対してフレームワークを推奨した。初期二値画像を前処理画像上のMISODATAの適用により得た。血管構造強化のために,B-COSFIREフィルタを閾値化と共に用いて,別の二値画像を得た。これらの2つの二値画像を論理的AND型操作によって結合した。次に,それをB-COSFIREフィルタの強調画像と融合し,次に,血管位置マップ(VLM)を得るために閾値化を行った。この方法論を,ベンチマークと検証のために公的に利用できるDRIVE,STARE,HRF,およびCHASE_DB1の4つの異なるデータセットで検証した。得られた結果を既存の競合法と比較した。Copyright 2020 Khan Bahadar Khan et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタ ,  *網膜 ,  ネットワーク ,  *血管 ,  前処理 ,  心臓病 ,  脳卒中 ,  ベンチマーク ,  *網膜血管 ,  糖尿病性網膜症 ,  二値画像
準シソーラス用語： 血管構造 ,  *血管セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 眼の診断  (GP02000N) ,  循環系の診断  (GJ02000V)

引用文献 (73件)：

• M. Hashemzadeh, B. A. Azar, "Retinal blood vessel extraction employing effective image features and combination of supervised and unsupervised machine learning methods," Artificial Intelligence in Medicine, vol. 95, pp. 1-15, 2019.
• P. Bibiloni, M. González-Hidalgo, S. Massanet, "A real-time fuzzy morphological algorithm for retinal vessel segmentation," Journal of Real-Time Image Processing, vol. 16, pp. 2337-2350, 2019.
• S. A. Badawi, M. M. Fraz, "Optimizing the trainable b-cosfire filter for retinal blood vessel segmentation," PeerJ, vol. 6, article e5855, 2018.
• J. Almotiri, K. Elleithy, A. Elleithy, "Retinal vessels segmentation techniques and algorithms: a survey," Applied Sciences, vol. 8, no. 2, pp. 155, 2018.
• G. Azzopardi, N. Strisciuglio, M. Vento, N. Petkov, "Trainable COSFIRE filters for vessel delineation with application to retinal images," Medical Image Analysis, vol. 19, no. 1, pp. 46-57, 2015.

タイトルに関連する用語 (3件)： 網膜血管 ,  セグメンテーション ,  教師