首页> 美国卫生研究院文献>AMIA Annual Symposium Proceedings >Image Understanding for Automated Retinal Diagnosis
【2h】

Image Understanding for Automated Retinal Diagnosis

机译:图像理解可自动进行视网膜诊断

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Interpretation of images of the ocular fundus by the STARE (STructured Analysis of the REtina) system requires many steps, including image enhancement, object segmentation, object identification, and scene analysis. We describe how these steps are performed and linked, and we demonstrate some success with the STARE system in each of these steps. We are currently able to segment the blood vessels, optic nerve, fovea, bright lesions, and dark lesions automatically. We describe the methods for these tasks and the development underway to complete the production of a database of objects that forms a coded description of the image. For the final step in interpreting the image, we found the backpropagation neural network to be able to learn to diagnose a set of diseases from the type of information in the coded description of the image.
机译:通过STARE(视网膜的结构化分析)系统解释眼底图像需要许多步骤,包括图像增强,对象分割,对象识别和场景分析。我们描述了这些步骤是如何执行和链接的,并在每个步骤中都展示了STARE系统的成功。我们目前能够自动分割血管,视神经,中央凹,明亮病变和黑暗病变。我们描述了这些任务的方法以及正在完成的开发工作,以完成形成图像编码说明的对象数据库的生产。对于解释图像的最后一步,我们发现反向传播神经网络能够根据图像的编码描述中的信息类型来学习诊断一组疾病。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号