Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

An Efficient Automatic Method of Optic Disc Segmentation using Region Growing Technique in Retinal Images

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F14%3APU111471" target="_blank" >RIV/00216305:26220/14:PU111471 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    An Efficient Automatic Method of Optic Disc Segmentation using Region Growing Technique in Retinal Images

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Segmentation of Optic disc (OD) from a retinal image is a essential step while developing automated screening systems for eye disease like diabetic retinopathy, Glaucoma etc. This paper proposes a method of automatic optic disk segmentation based on region growing technique with automatic seed selection. In this method centre of optic disk is considered as a seed to apply region growing technique to segment the optic disk from the preprocessed retinal image. Automatic detection of centre of optic disk is done by double windowing method. The algorithm uses image processing techniques like contrast adjustment, morphological operations & filtering to process the retinal image and to remove the blood vessels from the retinal image. The performance of optic disk segmentation by proposed method is compared with Optic disk segmentation by ophthalmologists and results are found convincing and efficient. The experimental results indicate this method of segmentation of the OD has good accuracy and also is computationally cheap.

  • Název v anglickém jazyce

    An Efficient Automatic Method of Optic Disc Segmentation using Region Growing Technique in Retinal Images

  • Popis výsledku anglicky

    Segmentation of Optic disc (OD) from a retinal image is a essential step while developing automated screening systems for eye disease like diabetic retinopathy, Glaucoma etc. This paper proposes a method of automatic optic disk segmentation based on region growing technique with automatic seed selection. In this method centre of optic disk is considered as a seed to apply region growing technique to segment the optic disk from the preprocessed retinal image. Automatic detection of centre of optic disk is done by double windowing method. The algorithm uses image processing techniques like contrast adjustment, morphological operations & filtering to process the retinal image and to remove the blood vessels from the retinal image. The performance of optic disk segmentation by proposed method is compared with Optic disk segmentation by ophthalmologists and results are found convincing and efficient. The experimental results indicate this method of segmentation of the OD has good accuracy and also is computationally cheap.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20201 - Electrical and electronic engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceeding s of the International Conference on Contemporary Computing and Informatics

  • ISBN

    978-1-4799-6629-5

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    480-484

  • Název nakladatele

    Neuveden

  • Místo vydání

    Neuveden

  • Místo konání akce

    Mysore

  • Datum konání akce

    27. 11. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000380454900133