論文の概要: Software multiplataforma para a segmenta\c{c}\~ao de vasos sangu\'ineos em imagens da retina

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16323v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 21:06:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 18:30:04.441888
• Title: Software multiplataforma para a segmenta\c{c}\~ao de vasos sangu\'ineos em imagens da retina
• Title（参考訳）: software multiplataforma para a segmenta\c{c}\~ao de vasos sangu\'ineos em imagens da retina
• Authors: Jo\~ao Henrique Pereira Machado and Gilson Adamczuk Oliveira and \'Erick Oliveira Rodrigues
• Abstract要約: 我々は、ユーザーが手動で網膜画像を分割できるクロスプラットフォーム、オープンソース、レスポンシブソフトウェアを提案する。 本研究の目的は,機械学習アルゴリズムの再訓練にユーザ分割画像を使用することで,将来の自動セグメンテーション結果を向上することである。 これは、前述の属性(オープンソース、レスポンシブ、クロスプラットフォーム)を具現化した、最初の統合ソフトウェアです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this work, we utilize image segmentation to visually identify blood vessels in retinal examination images. This process is typically carried out manually. However, we can employ heuristic methods and machine learning to automate or at least expedite the process. In this context, we propose a cross-platform, open-source, and responsive software that allows users to manually segment a retinal image. The purpose is to use the user-segmented image to retrain machine learning algorithms, thereby enhancing future automated segmentation results. Moreover, the software also incorporates and applies certain image filters established in the literature to improve vessel visualization. We propose the first solution of this kind in the literature. This is the inaugural integrated software that embodies the aforementioned attributes: open-source, responsive, and cross-platform. It offers a comprehensive solution encompassing manual vessel segmentation, as well as the automated execution of classification algorithms to refine predictive models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,網膜検査画像中の血管を画像分割により視覚的に識別する。 このプロセスは通常手動で行われる。 しかし、我々はヒューリスティックな手法と機械学習を使って、プロセスを自動化または少なくとも高速化することができる。 この文脈では、ユーザが手動で網膜画像を分割できるクロスプラットフォーム、オープンソース、応答性ソフトウェアを提案する。 その目的は、機械学習アルゴリズムの再トレーニングにユーザセグメント画像を使用することで、将来の自動セグメンテーション結果を高めることである。 さらに、本ソフトウェアは、文学で確立された特定の画像フィルタを組み込んで、血管の可視化を改善する。 我々は,この種の解決法を文献で提案する。 これは、前述の属性(オープンソース、レスポンシブ、クロスプラットフォーム)を具現化した、最初の統合ソフトウェアです。 手動の血管分割を含む包括的なソリューションと、予測モデルを洗練するための分類アルゴリズムの自動実行を提供する。

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