bibtype C - Conference Paper (international conference)
ARLID 0332121
utime 20240111140728.5
mtime 20091125235959.9
title (primary) (eng) Texture Analysis of the Retinal Nerve Fiber Layer in Fundus Images via Markov Random Fields
specification
page_count 4 s.
media_type www
serial
ARLID cav_un_epca*0332120
ISBN 978-3-642-03890-7
title World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering
page_num 247-250
publisher
place Heidelberg
name Springer
year 2009
editor
name1 Dössel
name2 O.
title (cze) Texturní analýza retinálních nervových vláken v obraze fundu pomocí markovských náhodných polí
keyword glaucoma
keyword texture analysis
keyword fundus image
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0218133
name1 Kolář
name2 R.
country CZ
author
ARLID cav_un_auth*0213290
name1 Vácha
name2 Pavel
institution UTIA-B
full_dept Department of Pattern Recognition
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
source
source_type pdf
url 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
cas_special
project
project_id 1M0572
agency GA MŠk
ARLID cav_un_auth*0001814
project
project_id 2C06019
agency GA MŠk
country CZ
ARLID cav_un_auth*0216518
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) 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.
abstract (cze) 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%.
action
ARLID cav_un_auth*0256105
name World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering
place Munich
dates 07.11.2009-12.11.2009
country DE
reportyear 2010
RIV BD
permalink http://hdl.handle.net/11104/0177455
arlyear 2009
mrcbU56 pdf
mrcbU63 cav_un_epca*0332120 World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering 978-3-642-03890-7 247 250 Heidelberg Springer 2009
mrcbU67 Dössel O. 340
mrcbU67 Schlegel W. C. 340