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J-GLOBAL ID：202202282320069830   整理番号：22A0590886

網膜光コヒーレンストモグラフィー血管造影画像における適応流域アルゴリズムに基づく中心窩血管領域の自動セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Automatic segmentation of foveal avascular zone based on adaptive watershed algorithm in retinal optical coherence tomography angiography images

著者 (16件)： Liu Jian (School of Control Engineering, Northeastern University at Qinhuangdao, Qinhuangdao, Hebei 066004, P. R. China) ,  Liu Jian (Hebei Key Laboratory of Micro-Nano Precision, Optical Sensing and Measurement Technology, Qinhuangdao, Hebei 066004, P. R. China) ,  Yan Shixin (School of Control Engineering, Northeastern University at Qinhuangdao, Qinhuangdao, Hebei 066004, P. R. China) ,  Lu Nan (Department of Ophthalmology, The First Hospital of Qinhuangdao, Qinhuangdao, Hebei 066004, P. R. China) ,  Yang Dongni (Department of Ophthalmology, The First Hospital of Qinhuangdao, Qinhuangdao, Hebei 066004, P. R. China) ,  Fan Chunhui (Department of Ophthalmology, The First Hospital of Qinhuangdao, Qinhuangdao, Hebei 066004, P. R. China) ,  Lv Hongyu (Department of Ophthalmology, Qinhuangdao Maternal and Child Health Hospital, Qinhuangdao, Hebei 066004, P. R. China) ,  Wang Shuanglian (Tangshan Maternal and Children Hospital, Tangshan, Hebei 063000, P. R. China) ,  Zhu Xin (Biomedical Information Engineering Lab, The University of Aizu, Aizu-Wakamatsu, Fukushima 965-8580, Japan) ,  Zhao Yuqian (School of Control Engineering, Northeastern University at Qinhuangdao, Qinhuangdao, Hebei 066004, P. R. China) ,  Wang Yi (School of Control Engineering, Northeastern University at Qinhuangdao, Qinhuangdao, Hebei 066004, P. R. China) ,  Wang Yi (Hebei Key Laboratory of Micro-Nano Precision, Optical Sensing and Measurement Technology, Qinhuangdao, Hebei 066004, P. R. China) ,  Ma Zhenhe (School of Control Engineering, Northeastern University at Qinhuangdao, Qinhuangdao, Hebei 066004, P. R. China) ,  Ma Zhenhe (Hebei Key Laboratory of Micro-Nano Precision, Optical Sensing and Measurement Technology, Qinhuangdao, Hebei 066004, P. R. China) ,  Yu Yao (School of Control Engineering, Northeastern University at Qinhuangdao, Qinhuangdao, Hebei 066004, P. R. China) ,  Yu Yao (Hebei Key Laboratory of Micro-Nano Precision, Optical Sensing and Measurement Technology, Qinhuangdao, Hebei 066004, P. R. China)
資料名： Journal of Innovative Optical Health Sciences (Web)  (Journal of Innovative Optical Health Sciences (Web))
巻： 15  号： 1  ページ： 2242001  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7869A  ISSN： 1793-5458  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 窩洞無血管帯(FAZ)のサイズと形状は,いくつかの視覚を脅かす網膜血管疾患と強い正の相関を有する。FAZの同定,セグメンテーションおよび分析は,臨床診断および治療にとって非常に重要である。網膜光コヒーレンストモグラフィー血管造影(OCTA)画像からFAZを自動的に抽出するための適応流域アルゴリズムを提示した。従来の流域アルゴリズムでは,「オーバーセグメンテーション」が最も一般的な問題である。FAZは,冗長な「ダム」によって,しばしば多重領域に不正確に分割される。本論文は,FAZの「ダム」長さと最大内接円半径の間の関係を分析し,「オーバーセグメンテーション」の問題を解決するために適応流域アルゴリズムを提案した。ここでは,132の健康な網膜画像と50の糖尿病性網膜症(DR)画像を用いて,アルゴリズムの精度と安定性を検証した。3人の眼科医が,このアルゴリズムのセグメンテーション結果に関する定量的および定性的評価を行うために招かれた。定量的評価結果は,自動および手動セグメンテーション結果の間の相関係数は,それぞれ0.945(健常被験者において)および0.927(DR患者において)であることを示した。定性的評価では,「完全セグメンテーション」(スコア3)と「良好なセグメンテーション」(スコア2)は,それぞれ99.4%(健常被験者)と98.7%(DR患者)であった。本研究はFAZセグメンテーションにおける流域アルゴリズムの適用を促進し,眼疾患を分析し診断するための有用なツールになる。Copyright 2022 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  視覚 ,  *網膜 ,  冗長性 ,  *セグメンテーション ,  *血管 ,  ダム ,  相関係数 ,  多重化 ,  *トモグラフィー ,  網膜血管 ,  糖尿病性網膜症 ,  *血管造影
準シソーラス用語： *光コヒーレンストモグラフィー ,  臨床診断 ,  網膜画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 中心窩血管領域 ,  光干渉断層撮影血管造影 ,  流域アルゴリズム ,  糖尿病性網膜症

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 (8件)： 網膜 ,  光コヒーレンストモグラフィー ,  血管造影 ,  適応 ,  流域アルゴリズム ,  中心窩 ,  血管 ,  自動セグメンテーション