Optical Disc Segmentation Using Fully Convolutional Neural Network in Retina Images
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F18%3APU128916" target="_blank" >RIV/00216305:26220/18:PU128916 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Optical Disc Segmentation Using Fully Convolutional Neural Network in Retina Images
Popis výsledku v původním jazyce
This paper focuses on optic disc segmentation, which is one of the main steps in glaucoma diagnostics. A novel method, based on semantic, pixel-wise segmentation using the fully convolutional network is applied to the RIM-ONE dataset. This approach is advantageous because no additional preprocessing or postprocessing is needed. Moreover, results are promising, reaching mean IOU at about 0.7 and thus can compete with state of the art methods. The only disadvantage lays in the need of training dataset of sufficient size.
Název v anglickém jazyce
Optical Disc Segmentation Using Fully Convolutional Neural Network in Retina Images
Popis výsledku anglicky
This paper focuses on optic disc segmentation, which is one of the main steps in glaucoma diagnostics. A novel method, based on semantic, pixel-wise segmentation using the fully convolutional network is applied to the RIM-ONE dataset. This approach is advantageous because no additional preprocessing or postprocessing is needed. Moreover, results are promising, reaching mean IOU at about 0.7 and thus can compete with state of the art methods. The only disadvantage lays in the need of training dataset of sufficient size.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20204 - Robotics and automatic control
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2018
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
Proceedings of IEEE Student Branch Conference Blansko 2018
ISBN
978-80-214-5661-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
16-20
Název nakladatele
Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
Blansko
Datum konání akce
10. 9. 2018
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—