Článek ve sborníku konference

KOŠTIALIK Daniel, MARUNIAK Lukáš a DRAHANSKÝ Martin. Symptoms Detection in Eye Retina Image. In: 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence. Hawaii: IEEE Computer Society, 2017, s. 3088-3093. ISBN 978-1-5386-4058-6.
Jazyk publikace:angličtina
Název publikace:Symptoms Detection in Eye Retina Image
Název (cs):Detekce symptomů v obrazu sítnice oka
Strany:3088-3093
Sborník:2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence
Konference:2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence
Místo vydání:Hawaii, US
Rok:2017
ISBN:978-1-5386-4058-6
Vydavatel:IEEE Computer Society
Klíčová slova
sítnice oka, symptom, makula, optický disk, segmentace
Anotace
Diabetická retinopatie a věkem podmíněná degenerace makuly patří mezi nejčastější onemocnění sítnice oka, které způsobují částečnou či kompletní slepotu. Cílem této studie je navrhnout a implementovat software pro automatickou detekci symptomů v obrazech z fundus kamery. Detekční algoritmus je založen na segmentačních metodách a následné analýze segmentovaných oblastí. Detekce objektů sítnice, jako je optický disk, makula a krevní řečiště, je významná před detekcí symptomů, neboť tyto mohou nepříznivě ovlivnit výsledky této analýzy. Bylo celkem analyzováno 259 obrázků ze čtyř databází a algoritmus dosahuje úspěšnosti ve výši 90 %. Software je vhodné používat v kombinaci s patřičným hardwarem a optickými zařízeními, a může nalézt uplatnění ve monitorování globální populace.
Abstrakt
Diabetic retinopathy and age related macular degeneration are among the most
common eye retina diseases, which cause partial or complete blindness. The
purpose of this thesis is to design and implement software for automatic
detection of symptoms from eye fundus images. The detection algorithm is based
on segmentation methods and afterwards analysis. Determination of retina objects
such as optic disc, macula and blood vessels is important prior symptoms
detection as they can adversely affect the results of the analysis. Total 259
images of four databases were analyzed and algorithm reaches more than 90 %
average success rate. The software may be useful in combination with appropriate
hardware and optic mechanism, which forms one of practical application in global
population screening.
BibTeX:
@INPROCEEDINGS{
   author = {Daniel Ko{\v{s}}tialik and Luk{\'{a}}{\v{s}}
	Maruniak and Martin Drahansk{\'{y}}},
   title = {Symptoms Detection in Eye Retina Image},
   pages = {3088--3093},
   booktitle = {2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence},
   year = 2017,
   location = {Hawaii, US},
   publisher = {IEEE Computer Society},
   ISBN = {978-1-5386-4058-6},
   language = {english},
   url = {http://www.fit.vutbr.cz/research/view_pub.php.cs.iso-8859-2?id=11531}
}

Vaše IPv4 adresa: 3.227.233.6