Retinal blood vessel segmentation from fundus image using an efficient multiscale directional representation technique Bendlets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The improper circulation of blood flow inside the retinal vessel is the primary source of most of the optical disorders including partial vision loss and blindness. Accurate blood vessel segmentation of the retinal image is utilized for biometric identification, computer-assisted laser surgical procedure, automatic screening, and diagnosis of ophthalmologic diseases like Diabetic retinopathy, Age-related macular degeneration, Hypertensive retinopathy, and so on. Proper identification of retinal blood vessels at its early stage assists medical experts to take expedient treatment procedures which could mitigate potential vision loss. This paper presents an efficient retinal blood vessel segmentation approach where a 4-D feature vector is constructed by the outcome of Bendlet transform, which can capture directional information much more efficiently than the traditional wavelets. Afterward, a bunch of ensemble classifiers is applied to find out the best possible result of whether a pixel falls inside a vessel or non-vessel segment. The detailed and comprehensive experiments operated on two benchmark and publicly available retinal color image databases (DRIVE and STARE) prove the effectiveness of the proposed approach where the average accuracy for vessel segmentation accomplished approximately 95%. Furthermore, in comparison with other promising works on the aforementioned databases demonstrates the enhanced performance and robustness of the proposed method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle