| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2016-08-26 15:20
ブラックハット変換と高次局所自己相関特徴に基づく眼底血管の自動抽出
○畑中裕司・佐茂和輝・小郷原一智（滋賀県立大）・村松千左子（岐阜大）・砂山 渡（滋賀県立大）・藤田広志（岐阜大） |
| 抄録 |
（和） |
本報告では，高次局所自己相関特徴を用いた眼底画像上の血管を自動抽出する手法を提案する．前処理として，ブラックハット変換によって，血管を強調した画像を作成した．高次局所自己相関特徴の合計105のマスクパターンをブラックハット変換画像に適用し，その出力値をニューラルネットワークの第1層に入力した．その出力値，原画像の緑成分と3種類のフィルタ処理後の各画素値をニューラルネットワークの第2層に入力し，出力値によって血管を抽出した．DRIVEデータベースを用いて，提案法をROC解析したとき，曲線下面積が0.960となった．以上の結果より，提案法が血管抽出に有用であることが示された． |
| （英） |
An automated blood vessel extraction using high-order local autocorrelation (HLAC) on retinal images is presented. The blood vessels were enhanced by black-hat transformation as a pre-processing. One hundred five HLAC features were calculated in a black-hat filtered image, and they were inputted into a first layer of an artificial neural network (ANN). The output, a green component of the color retinal image, output values of three kinds of filter were then inputted into a second layer of ANN. Using DRIVE database, the area under the curve (AUC) based on ROC analysis was 0.960 as a result of our study. The result can be used for the blood vessels extraction. |
| キーワード |
（和） |
血管抽出 / 高次局所自己相関 / 高血圧性眼底変化 / 眼底画像 / 領域分割 / / / |
| （英） |
Blood vessel extraction / High-order local autocorrelation / Hypertensive change / Retinal image / Segmentation / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 40, pp. 27-30, 2016年8月. |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
2016-08-19 (AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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