An Image Processing Based Approach to Automatic Detection of Retina Layers Using Texture Analysis
محل انتشار: هفدهمین کنفرانس مهندسی پزشکی ایران
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,285
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICBME17_080
تاریخ نمایه سازی: 9 تیر 1392
چکیده مقاله:
In this paper, a computer approach is proposed for recognition of retina layers on optical coherence tomography(OCT) images. OCT uses the optical backscattering of light to scan the eye and describe a pixel representation of the anatomic layers within the retina. Our approach is based on co-occurrence matrix for feature extraction and a supervised learning method for classification, which four features of this matrix have been used as a feature vector by support vector machine (SVM) has been used for segmentation retina layers. Achieved result of combined these two methods in the best state was 98.6% precision. This result shows that apply these methods on OCT images discriminate retina layers with efficient accuracy. Since, recognition of retina layers is important for automatic analyzing of OCT images, therefore our proposed methods can be very useful.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Amineh Naseri
School of Computer Engineering, Shahrood University of Technology Shahrood, Iran
Ali.a Pouyan
School of Computer Engineering, Shahrood University of Technology Shahrood, Iran
Nader Kavian
Ophthalmologist- Vitreoretinal Surgeon, Dr.khodadust Eye Hospital Shiraz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :