Automatic System for Diseased Artery Transverse Section Detection

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F18%3APU127221" target="_blank" >RIV/00216305:26220/18:PU127221 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/SPIN.2018.8474262" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/SPIN.2018.8474262</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/SPIN.2018.8474262" target="_blank" >10.1109/SPIN.2018.8474262</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Automatic System for Diseased Artery Transverse Section Detection

Popis výsledku v původním jazyce

This article deals with an artery transversal section detection from ultrasound medical images. Exact localization of artery is needed for measuring artery properties, which can be used for diagnosing vascular diseases such as atherosclerosis, hypoplasia. Image processing methods are non-invasive, fast and cheap. In this work, the Viola-Jones object detector was used and further adopted for artery detection problem. In comparison with the other approaches created method improves speed and accuracy of detection mainly for unhealthy arteries. Created methods achieves 96% accuracy for healthy arteries and 95% accuracy of detection for unhealthy arteries. Average detection time per image was 2.5 milliseconds.

Název v anglickém jazyce

Automatic System for Diseased Artery Transverse Section Detection

Popis výsledku anglicky

This article deals with an artery transversal section detection from ultrasound medical images. Exact localization of artery is needed for measuring artery properties, which can be used for diagnosing vascular diseases such as atherosclerosis, hypoplasia. Image processing methods are non-invasive, fast and cheap. In this work, the Viola-Jones object detector was used and further adopted for artery detection problem. In comparison with the other approaches created method improves speed and accuracy of detection mainly for unhealthy arteries. Created methods achieves 96% accuracy for healthy arteries and 95% accuracy of detection for unhealthy arteries. Average detection time per image was 2.5 milliseconds.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20601 - Medical engineering

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)

Rok uplatnění

2018

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

2018 5th International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN)

ISBN

978-1-5386-3045-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

322-326

Název nakladatele

Neuveden

Místo vydání

Dillí, Indie

Místo konání akce

Dept. of ECE, ASET, Amity University, Noida Sec-

Datum konání akce

22. 2. 2018

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000446953700061