Detection of optic disc glaucoma damages using image analysis and artificial neural net

机译：使用图像分析和人工神经网络检测视盘性青光眼损伤

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A new method of the optic disc glaucomatous damage detection and the diagnosis determination is presented in this paper. This method is based on the measurement of the relative size of the representative pallor area on the colour digital optic disc image and its evaluation using a statistical method and computer-simulated artificial neural net. Finally, the dependence of the relative pallor area size of the glaucomatous eye and glaucomatous visual field changes is studied.

机译：本文提出了一种新的视盘青光眼损伤检测及诊断方法。该方法基于对彩色数字光盘图像上代表性苍白区域的相对大小的测量，并使用统计方法和计算机模拟的人工神经网络对其进行评估。最后，研究了青光眼的相对苍白面积大小和青光眼视野变化的依赖性。

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来源
《Conference on Novel Optical Instrumentation for Biomedical Applications; Jun 24-25, 2003; Munich, Germany》|2003年|p.240-249|共10页
会议地点 Munich(DE);Munich(DE)
作者
Frantisek Pluhacek; Jaroslav Pospisil; Tomas Kubena; Klara Maresova;
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作者单位

Department of Experimental Physics and Joint Laboratory of Optics of Palacky University and Institute of Physics of Academy of Sciences, 17. listopadu 50a, 772 07 Olomouc, Czech Republic;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类基础医学;
关键词
glaucoma; image analysis; statistical evaluation; neural net; visual field;

机译：青光眼;图像分析;统计评估;神经网络;视野;

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