Návrh, ověření a srovnání tří počítačových metod založených na obrazové analýze pro detekci a vyhodnocení barevných glaukomových změn uvnitř optického disku lidské oční sítnice.

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F05%3A00002228" target="_blank" >RIV/61989592:15310/05:00002228 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68378271:_____/05:00040871

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Proposal, verification and comparison of three computer image analysis methods for detection and evaluation of colour glaucomatous changes within the optic disc of a human eye retina.

Popis výsledku v původním jazyce

The typical symptom of the human eye glaucoma is a rise and a progression of the bright area (named pallor area) within the retina blind spot. The image analysis manner proposed by the authors detects and suitably numerically describes the relative sizeof the representative pallor area in the colour digital image of the retina obtained by a suitable fundus camera connected with the computer. Three new different computer image analysis statistical methods for experimental diagnostic evaluation of the obtained characteristic data are proposed in this article: the quantile curves method, the neural net method and the probability density curves method. The quantile curves method is based on the graphical comparison of a relative representative pallor areasize with its determined normal value. The neural net and probability density curves methods can automatically and objectively classify the investigated eyes in exactly defined glaucoma risk classes and diagnosed glaucoma with the rated

Název v anglickém jazyce

Proposal, verification and comparison of three computer image analysis methods for detection and evaluation of colour glaucomatous changes within the optic disc of a human eye retina.

Popis výsledku anglicky

The typical symptom of the human eye glaucoma is a rise and a progression of the bright area (named pallor area) within the retina blind spot. The image analysis manner proposed by the authors detects and suitably numerically describes the relative sizeof the representative pallor area in the colour digital image of the retina obtained by a suitable fundus camera connected with the computer. Three new different computer image analysis statistical methods for experimental diagnostic evaluation of the obtained characteristic data are proposed in this article: the quantile curves method, the neural net method and the probability density curves method. The quantile curves method is based on the graphical comparison of a relative representative pallor areasize with its determined normal value. The neural net and probability density curves methods can automatically and objectively classify the investigated eyes in exactly defined glaucoma risk classes and diagnosed glaucoma with the rated

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BH - Optika, masery a lasery

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2005

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Optik

ISSN

0030-4026

e-ISSN

—

Svazek periodika

116

Číslo periodika v rámci svazku

N

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

133-143

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—