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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.19 No.4
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 323 - 331 (9page)
- DOI
- 10.5391/IJFIS.2019.19.4.323
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Blood vessels in the retina of the eye are one important sign when making a diagnosis of hypertensive retinopathy. On the retina can be known several signs including tortuosity and arteriovenous ratio. Blood vessels mixed with a number of objects in the retina, the segmentation of blood vessels becomes a very interesting challenge because they have to separate blood vessels from a number of objects. This study aims to segmentation blood vessels using the main method of self-organizing maps artificial neural networks (SOMANN). The proposed segmentation method is divided into three stages, namely preprocessing, segmentation, and performance analysis. The preprocessing step is to improve image quality using the contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE), median filter, and morphology. The segmentation stage uses the SOM-ANN algorithm combined with the mean or median thresholding. The performance parameters which are measured consist of sensitivity, specificity, and area under the curve (AUC). The test results using the dataset STARE and DRIVE show that the median thresholding is able to provide the best AUC performance compared to the mean thresholding. The proposed segmentation model is able to provide performance in the excellent category, with AUC values of 90.55% for the STARE dataset and 90.35% for the DRIVE.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methods
3. Analysis
4. Conclusion
References
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Chad Anderson / 2013 / Tablet computers in support of rural and frontier clinical practice / International Journal of Medical Informatics 82(11):1046~1058
M. Hegland / Data mining: challenges, models, methods and algorithms
Cenk Budayan / 2009 / Comparing the performance of traditional cluster analysis, self-organizing maps and fuzzy C-means method for strategic grouping / Expert Systems with Applications 36(9):11772~11781
N. Dey / 2012 / FCM based blood vessel segmentation method for retinal images / International Journal of Computer Science and Network 1(3):1~5
S. Supot / 2007 / Automatic segmentation of blood vessels in retinal image based on fuzzy k-median clustering / Proceedings of 2007 IEEE International Conference on Integration Technology :584~588
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Cenk Budayan / 2009 / Comparing the performance of traditional cluster analysis, self-organizing maps and fuzzy C-means method for strategic grouping / Expert Systems with Applications 36(9):11772~11781
N. Dey / 2012 / FCM based blood vessel segmentation method for retinal images / International Journal of Computer Science and Network 1(3):1~5
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