Retinal vessel segmentation by improved matched filtering: evaluation on a new high-resolution fundus image database
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00159816%3A_____%2F13%3A00060612" target="_blank" >RIV/00159816:_____/13:00060612 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00216305:26220/13:PU102902
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1049/iet-ipr.2012.0455" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1049/iet-ipr.2012.0455</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1049/iet-ipr.2012.0455" target="_blank" >10.1049/iet-ipr.2012.0455</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Retinal vessel segmentation by improved matched filtering: evaluation on a new high-resolution fundus image database
Popis výsledku v původním jazyce
Automatic assessment of retinal vessels plays an important role in the diagnosis of various eye, as well as systemic diseases. A public screening is highly desirable for prompt and effective treatment, since such diseases need to be diagnosed at an earlystage. Automated and accurate segmentation of the retinal blood vessel tree is one of the challenging tasks in the computer-aided analysis of fundus images today. We improve the concept of matched filtering, and propose a novel and accurate method for segmenting retinal vessels. Our goal is to be able to segment blood vessels with varying vessel diameters in high-resolution colour fundus images. All recent authors compare their vessel segmentation results to each other using only low-resolution retinalimage databases. Consequently, we provide a new publicly available high-resolution fundus image database of healthy and pathological retinas. Our performance evaluation shows that the proposed blood vessel segmentation approach is at lea
Název v anglickém jazyce
Retinal vessel segmentation by improved matched filtering: evaluation on a new high-resolution fundus image database
Popis výsledku anglicky
Automatic assessment of retinal vessels plays an important role in the diagnosis of various eye, as well as systemic diseases. A public screening is highly desirable for prompt and effective treatment, since such diseases need to be diagnosed at an earlystage. Automated and accurate segmentation of the retinal blood vessel tree is one of the challenging tasks in the computer-aided analysis of fundus images today. We improve the concept of matched filtering, and propose a novel and accurate method for segmenting retinal vessels. Our goal is to be able to segment blood vessels with varying vessel diameters in high-resolution colour fundus images. All recent authors compare their vessel segmentation results to each other using only low-resolution retinalimage databases. Consequently, we provide a new publicly available high-resolution fundus image database of healthy and pathological retinas. Our performance evaluation shows that the proposed blood vessel segmentation approach is at lea
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
IET Image processing
ISSN
1751-9659
e-ISSN
—
Svazek periodika
7
Číslo periodika v rámci svazku
4
Stát vydavatele periodika
GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
373-383
Kód UT WoS článku
000321751400010
EID výsledku v databázi Scopus
—