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J-GLOBAL ID：202202261912429272   整理番号：22A1165131

機械学習技術を用いた効率的な糖尿病性網膜症検出【JST・京大機械翻訳】

Efficient Diabetic Retinopathy Detection using Machine Learning Techniques

著者 (2件)： A Ponmalar (Sri Sai Ram Institute of Technology,Assistant Professor, Department of Information Technology,Chennai) ,  Dhanakoti V. (Associate Professor, SRM Valliammai Engineering College)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICEARS  ページ： 1422-1426  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 医療技術は今世紀に大きな成長を見た。健康管理のために創造された革新的ハイエンド技術は,より広い展望で患者および医療専門職に利益をもたらす。糖尿病は,血糖レベルの増加により発生するすべての年齢群の間の医学的苦情である。糖尿病性網膜症は,ヒトの眼の網膜に影響を及ぼす無症状の糖尿病性眼疾患であり,失明につながると言われている。それは網膜血管に影響を及ぼす。網膜表面に異常な血管の成長がある。糖尿病性網膜症は,Ridgeベースの血管セグメンテーション,Vesselネットワークのコンピュータ駆動Tracingを用いて検出することができ,適応局所閾値化は均一照明を持たない。画像処理におけるLatest技術的進歩は,特徴抽出の支援により糖尿病性網膜症のより効率的な診断を提供する。網膜走査画像は,最初に前処理され,特徴抽出は,疾患の精度の定量的測定のためにHAARウェーブレット変換を用いて行われる。画像を分割し,SVM分類器を用いたデータの訓練セットに基づいて分類した。このプロセスは,網膜分類において,より多くの精度および約98%の感度を提供する傾向がある。Copyright 2022 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 ,  ネットワーク ,  血管 ,  照明 ,  特徴抽出 ,  *糖尿病 ,  画像処理 ,  健康管理 ,  眼疾患 ,  網膜血管 ,  *糖尿病性網膜症 ,  コンピュータ ,  ウェーブレット変換
準シソーラス用語： 医療技術 ,  血糖値 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 機械学習技術 ,  糖尿病性網膜症