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眼底画像における動脈狭窄検出のための主幹血管の認識法

机译:用于检测眼底图像中动脉狭窄的主血管识别方法

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摘要

われわれは眼底画像の血管像をコンピュータで解析することによって,動脈狭窄の程度を定量的に評価し,眼科医の診断を支援するコンピュータ支援診断システムを開発してきた.本システムは,眼底画像から血管領域の抽出を行い,動静脈の分類,主幹血管の認識を行った後,動静脈血管比によって動脈狭窄を検出する.動脈狭窄の検出には,主幹血管の認識が重要である.そこで,本研究では,血管径に基づいた主幹血管の認識法を提案する.80枚の眼底画像に本手法を適用した結果,主幹血管の認識率は97%,主幹血管以外の削除率は93%であった.また,動脈狭窄の検出率は真陽性率81%のときに偽陽性数は画像1枚あたり3.3本であり,本手法の有用性を確認した.%We have been developing a computer-aided diagnosis system for early detection of arteriolar narrowing on retinal fundus images. Our scheme consists of extraction of blood vessel, classification of artery and vain, recognition of main-stem vessel, and detection of arteriolar narrowing by the artery-vain diameter ratio. Recognition of main-stem vessel is important for improving the performance of the detection. Therefore, we propose recognition method of main-stem vessels based on blood-vessel diameter. Eighty images were used to estimate our scheme. As a result, the sensitivity for detection arteriolar narrowing was 81% with 3.3 false-positive vessels per image. Therefore, the technique we proposed in this study may be useful for detection of arteriolar narrowing.
机译:我们开发了一种计算机辅助诊断系统,该系统通过使用计算机分析眼底图像的血管图像来定量评估动脉狭窄程度,并支持眼科医生的诊断。该系统从眼底图像中提取血管区域,对动脉和静脉进行分类,识别主要血管,然后根据动静脉比率来检测动脉狭窄。主要血管的识别对于检测动脉狭窄很重要。因此,在这项研究中,我们提出了一种基于血管直径的主要血管识别方法。将这种方法应用于80个眼底图像的结果是,主血管的识别率为97%,非主血管的删除率为93%。当动脉狭窄的检出率为81%时,每个图像的假阳性计数为3.3,证实了该方法的有效性。 %我们已经开发了一种用于在视网膜眼底图像上早期检测小动脉变窄的计算机辅助诊断系统。我们的方案包括提取血管,对动脉和静脉进行分类,识别主干血管以及通过以下方法检测小动脉变窄对主干血管的识别对于提高检测性能非常重要。因此,我们提出了基于血管直径的主干血管识别方法。使用八十个图像来估计我们的方案。结果,每张图像有3.3个假阳性血管,检测小动脉变窄的敏感性为81%。因此,我们在这项研究中提出的技术可能对检测小动脉变窄有用。

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