![](/images/graphics-bg.png)
Retina Image Vessel Segmentation Using a Hybrid CGLI Level Set Method
المؤلفون المشاركون
Chen, Guannan
Chen, Meizhu
Li, Jichun
Zhang, Encai
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-08-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
As a nonintrusive method, the retina imaging provides us with a better way for the diagnosis of ophthalmologic diseases.
Extracting the vessel profile automatically from the retina image is an important step in analyzing retina images.
A novel hybrid active contour model is proposed to segment the fundus image automatically in this paper.
It combines the signed pressure force function introduced by the Selective Binary and Gaussian Filtering Regularized Level Set (SBGFRLS) model with the local intensity property introduced by the Local Binary fitting (LBF) model to overcome the difficulty of the low contrast in segmentation process.
It is more robust to the initial condition than the traditional methods and is easily implemented compared to the supervised vessel extraction methods.
Proposed segmentation method was evaluated on two public datasets, DRIVE (Digital Retinal Images for Vessel Extraction) and STARE (Structured Analysis of the Retina) (the average accuracy of 0.9390 with 0.7358 sensitivity and 0.9680 specificity on DRIVE datasets and average accuracy of 0.9409 with 0.7449 sensitivity and 0.9690 specificity on STARE datasets).
The experimental results show that our method is effective and our method is also robust to some kinds of pathology images compared with the traditional level set methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Guannan& Chen, Meizhu& Li, Jichun& Zhang, Encai. 2017. Retina Image Vessel Segmentation Using a Hybrid CGLI Level Set Method. BioMed Research International،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133767
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Guannan…[et al.]. Retina Image Vessel Segmentation Using a Hybrid CGLI Level Set Method. BioMed Research International No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133767
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Guannan& Chen, Meizhu& Li, Jichun& Zhang, Encai. Retina Image Vessel Segmentation Using a Hybrid CGLI Level Set Method. BioMed Research International. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133767
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1133767
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)