0332121 20240111140728.520091125235959.9 4 s. www cav_un_epca*0332120978-3-642-03890-7247-250HeidelbergSpringer2009DösselO. glaucoma texture analysis fundus image cav_un_auth*0218133 Kolář R. CZ cav_un_auth*0213290 Vácha Pavel UTIA-B Department of Pattern Recognition Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. pdf http://library.utia.cas.cz/separaty/2009/RO/vacha-texture%20analysis%20of%20the%20retinal%20nerve%20fiber%20layer%20in%20fundus%20images%20via%20markov%20random%20fields.pdf 1M0572 GA MŠk cav_un_auth*0001814 2C06019 GA MŠk CZ cav_un_auth*0216518 CEZ:AV0Z10750506 This paper describes method for analysis of the texture created by retinal nerve fibers (RNF) via Markov Random Fields. The Causal Autoregressive Random (CAR) model is used to create a feature vector describing the changes in texture due to losses in RNF layer. It is shown that features based on CAR model can be used for discrimination between healthy and glaucomatous tissue using simple linear classifier. The classification error is slightly below 4% for the tested dataset. Tento článek popisuje metodu pro analýzu textury, kterou vytváří na sítnici nervová vlákna (retinal nerve fibers - RNF), s využitím Markovovských náhodných polí. Používáme kauzální autoregresní náhodný model (Causal Autoregressive Random model - CAR), z kterého získáváme příznakový vektor popisující změny v textuře způsobené ztrátami v RNF vrstvě. Ukazujeme, že příznakový vektor založený na CAR modelu lze společně s lineárním klasifikátorem použít pro rozlišení mezi zdravou tkání a glaukomem. Chyba klasifikace je pro testovaný datový soubor slabě pod 4%. cav_un_auth*0256105 World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering Munich 07.11.2009-12.11.2009 DE 2010 BD http://hdl.handle.net/11104/0177455 2009 pdf cav_un_epca*0332120 World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering 978-3-642-03890-7 247 250 Heidelberg Springer 2009 Dössel O. 340 Schlegel W. C. 340