Image Enhancement in Retinopathy of Prematurity
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27740%2F22%3A10252112" target="_blank" >RIV/61989100:27740/22:10252112 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27240/22:10252112
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-14627-5_43" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-14627-5_43</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-14627-5_43" target="_blank" >10.1007/978-3-031-14627-5_43</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Image Enhancement in Retinopathy of Prematurity
Popis výsledku v původním jazyce
Retinopathy of prematurity (ROP) is an ocular disease caused by abnormal retinal blood vessel growth of premature infants. All premature infants who fall within a screening protocol (birth weight less than 1500 g and gestational age below 32 weeks) are diagnosed by an ophthalmological specialist for ROP. Early recognition of ROP and other diseases of premature infants leads to better treatment. The examination is provided by special cameras, which take a snapshot of the posterior segment of the eye (fundus). The taken retinal images are not always perfect. The images can be dark, with low contrast, or difficult to distinguish necessary patterns for diagnosis. This article examines the image enhancement methods of the fundus, such as transformation to green or grayscale channel, adaptive histogram equalisation methods, Gaussian smoothing, and contrast enhancement. These methods improve the image quality in computer-aided diagnosis of the fundus of prematurely born infants. (C) 2022, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.
Název v anglickém jazyce
Image Enhancement in Retinopathy of Prematurity
Popis výsledku anglicky
Retinopathy of prematurity (ROP) is an ocular disease caused by abnormal retinal blood vessel growth of premature infants. All premature infants who fall within a screening protocol (birth weight less than 1500 g and gestational age below 32 weeks) are diagnosed by an ophthalmological specialist for ROP. Early recognition of ROP and other diseases of premature infants leads to better treatment. The examination is provided by special cameras, which take a snapshot of the posterior segment of the eye (fundus). The taken retinal images are not always perfect. The images can be dark, with low contrast, or difficult to distinguish necessary patterns for diagnosis. This article examines the image enhancement methods of the fundus, such as transformation to green or grayscale channel, adaptive histogram equalisation methods, Gaussian smoothing, and contrast enhancement. These methods improve the image quality in computer-aided diagnosis of the fundus of prematurely born infants. (C) 2022, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/EF15_003%2F0000466" target="_blank" >EF15_003/0000466: Umělá inteligence a uvažování</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2022
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
Lecture Notes in Networks and Systems. Volume 527
ISBN
978-3-031-14626-8
ISSN
2367-3370
e-ISSN
2367-3389
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
422-431
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Sanda
Datum konání akce
7. 9. 2022
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000870692600043