Počet záznamů: 1  

Texture Analysis of the Retinal Nerve Fiber Layer in Fundus Images via Markov Random Fields

  1. 1.
    SYSNO ASEP0332121
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevTexture Analysis of the Retinal Nerve Fiber Layer in Fundus Images via Markov Random Fields
    Překlad názvuTexturní analýza retinálních nervových vláken v obraze fundu pomocí markovských náhodných polí
    Tvůrce(i) Kolář, R. (CZ)
    Vácha, Pavel (UTIA-B) RID
    Zdroj.dok.World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering. - Heidelberg : Springer, 2009 / Dössel O. ; Schlegel W. C. - ISBN 978-3-642-03890-7
    Rozsah strans. 247-250
    Poč.str.4 s.
    Forma vydáníwww - www
    AkceWorld Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering
    Datum konání07.11.2009-12.11.2009
    Místo konáníMunich
    ZeměDE - Německo
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.DE - Německo
    Klíč. slovaglaucoma ; texture analysis ; fundus image
    Vědní obor RIVBD - Teorie informace
    CEP1M0572 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    CEZAV0Z10750506 - UTIA-B (2005-2011)
    AnotaceThis paper describes method for analysis of the texture created by retinal nerve fibers (RNF) via Markov Random Fields. The Causal Autoregressive Random (CAR) model is used to create a feature vector describing the changes in texture due to losses in RNF layer. It is shown that features based on CAR model can be used for discrimination between healthy and glaucomatous tissue using simple linear classifier. The classification error is slightly below 4% for the tested dataset.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2010
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.