論文の概要: A Trio-Method for Retinal Vessel Segmentation using Image Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11230v1
• Date: Mon, 19 Sep 2022 22:07:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 23:14:35.349295
• Title: A Trio-Method for Retinal Vessel Segmentation using Image Processing
• Title（参考訳）: 画像処理を用いた網膜血管セグメンテーションのためのトリオ法
• Authors: Mahendra Kumar Gourisaria, Vinayak Singh, Manoj Sahni
• Abstract要約: 本稿では,三重前処理法を用いて網膜血管の分画に焦点を当てた。 2つの提案されたU-Netアーキテクチャは、すべての標準的なパフォーマンス指標で比較された。 このリアルタイムデプロイメントは、セグメンテーションと検出を向上した画像の効率的な前処理を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Inner Retinal neurons are a most essential part of the retina and they are supplied with blood via retinal vessels. This paper primarily focuses on the segmentation of retinal vessels using a triple preprocessing approach. DRIVE database was taken into consideration and preprocessed by Gabor Filtering, Gaussian Blur, and Edge Detection by Sobel and Pruning. Segmentation was driven out by 2 proposed U-Net architectures. Both the architectures were compared in terms of all the standard performance metrics. Preprocessing generated varied interesting results which impacted the results shown by the UNet architectures for segmentation. This real-time deployment can help in the efficient pre-processing of images with better segmentation and detection.
• Abstract（参考訳）: 内網膜ニューロンは網膜の最も重要な部分であり、網膜血管を介して血液が供給される。 本稿では,三重プリプロセッシングアプローチによる網膜血管のセグメンテーションを中心に検討する。 DRIVEデータベースはGabor Filtering, Gaussian Blur, Edge Detection by Sobel and Pruningによって事前処理された。 セグメンテーションは2つの提案されたU-Netアーキテクチャによって推進された。 両方のアーキテクチャは、すべての標準的なパフォーマンス指標で比較された。 プリプロセッシングは、セグメント化のためにunetアーキテクチャが示す結果に影響を与える様々な興味深い結果を生み出した。 このリアルタイムデプロイメントは、セグメンテーションと検出を向上した画像の効率的な前処理を支援する。

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