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저자정보
저널정보
대한의료정보학회 Healthcare Informatics Research Healthcare Informatics Research 제24권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
335 - 345 (11page)

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Objectives: The retinal nerve fiber layer (RNFL) is a site of glaucomatous optic neuropathy whose early changes need to be detected because glaucoma is one of the most common causes of blindness. This paper proposes an automated RNFL detection method based on the texture feature by forming a co-occurrence matrix and a backpropagation neural network as the classifier. Methods: We propose two texture features, namely, correlation and autocorrelation based on a co-occurrence matrix. Those features are selected by using a correlation feature selection method. Then the backpropagation neural network is applied as the classifier to implement RNFL detection in a retinal fundus image. Results: We used 40 retinal fundus images as testing data and 160 sub-images (80 showing a normal RNFL and 80 showing RNFL loss) as training data to evaluate the performance of our proposed method. Overall, this work achieved an accuracy of 94.52%. Conclusions: Our results demonstrated that the proposed method achieved a high accuracy, which indicates good performance.

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Hollo G. / 2014 / Atlas of glaucoma / Taylor & Francis :61~71 google schola Chakrabarty L / 2016 / Automated detection of glaucoma from topographic features of the optic nerve head in color fundus photographs / J Glaucoma 25(7):590~597 google schola Quigley HA / 1996 / Number of people with glaucoma worldwide / Br J Ophthalmol 80(5):389~393 google schola Quigley HA / 2006 / The number of people with glaucoma worldwide in 2010 and 2020 / Br J Ophthalmol 90(3):262~267 google schola Leung CK / 2015 / Detecting optic nerve head deformation and retinal nerve fiber layer thinning in glaucoma progression / Taiwan J Ophthalmol 5(2):50~55 google schola

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