文献

J-GLOBAL ID：202202281117483787   整理番号：22A1104055

網膜血管セグメンテーション技術【JST・京大機械翻訳】

Retinal Vessel Segmentation Techniques

著者 (6件)： Santhosh Krishna B.V (New Horizon College Of Engineering,Department Of Electronics and Communication Engineering,Bangalore,India) ,  Sharma Sanjeev (New Horizon College Of Engineering,Department Of Electronics and Communication Engineering,Bangalore,India) ,  Indrajith K.R (New Horizon College Of Engineering,Department Of Electronics and Communication Engineering,Bangalore,India) ,  Joe Eric (New Horizon College Of Engineering,Department Of Electronics and Communication Engineering,Bangalore,India) ,  Sabu Amith (New Horizon College Of Engineering,Department Of Electronics and Communication Engineering,Bangalore,India) ,  Dilip M (New Horizon College Of Engineering,Department Of Electronics and Communication Engineering,Bangalore,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICAIS  ページ： 586-591  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： 近年,網膜血管の抽出と分類のための新しい自動化ソフトウェア支援アプローチの開発が進行しており,臨床応用が最も一般的である。本レビューの目的は,網膜静脈をセグメント化し,分類するための手順の包括的な概観を提供することである。網膜基底イメージングの基本と網膜画像のパターンを最初にカバーした。次に,網膜血管を認識するための前処理操作と改良方法の議論がある。さらに,認証段階の会話と網膜血管抽出の結果の評価がある。眼底画像における静脈と動脈のカテゴリー化のための提案方法を,本研究で深く評価した。背景における照明の均一性の欠如と同様に,眼底画像の低コントラストは,網膜基底イメージングにおける血管の分類を障害する。画像の不均一性はイメージング技術により生み出されるが,画像の低いコントラストは,環境と個々の血液動脈の差に起因する。これは,より厚いとより薄い血管間の差異が大きいことを示した。もう一つの課題は,生物学的特性に基づく様々な人の網膜における色差である。網膜血管のカテゴリー化のための大多数の戦略は,動脈から静脈を区別する寸法および光学基準に依存する。本論文では,網膜血管抽出および分類手順における制約および課題の全てを解決するための様々な方法を比較する,種々の重要な寄与を議論した。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： コントラスト ,  *網膜 ,  自動化 ,  *セグメンテーション ,  *血管 ,  静脈 ,  動脈 ,  色差 ,  画像処理 ,  ソフトウェア ,  画像技術 ,  *網膜血管 ,  認証
準シソーラス用語： 眼底写真 ,  臨床応用 , 【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)： 網膜血管 ,  セグメンテーション