Detection of Retinal Blood Vessels by using Gabor filter with Entropic threshold

Auteurs : Mohamed. I. Waly, Ahmed El-Hossiny

Vol. 4, issue 2, November 2016 - Safar 1438

Résultats du processus de synthèse de l'article arXiv : 2008.11508v1

  • Résumé Complet
  • Points clés
  • Résumé vulgarisé
  • Article de blog
La rétinopathie diabétique est la principale cause de déficience visuelle. Cette étude propose une méthode automatisée pour détecter et éliminer les vaisseaux sanguins dans le cadre de la rétinopathie diabétique. La localisation des vaisseaux sanguins est l'étape fondamentale dans la détection de cette maladie car ils sont des éléments typiques de l'image rétinienne. Un filtre Gabor avec seuillage entropique est utilisé pour segmenter les pixels des vaisseaux par seuillage entropique et obtenir une meilleure précision avec un taux de fausses détections moindre. Les résultats montrent que cette méthode peut être utile aux ophtalmologistes pour diagnostiquer plus tôt et plus efficacement les maladies liées à la rétinopathie diabétique. L'article intitulé "Détection des vaisseaux sanguins rétiniens à l'aide d'un filtre Gabor avec seuil entropique" a été publié par Mohamed I. Waly et Ahmed El-Hossiny dans le volume 4, numéro 2, novembre 2016 - Safar 1438.
Mots clés générés par l'IA : Rétinopathie diabétique Détection Vaisseaux sanguins Filtre Gabor Seuillage entropique

Points clés générés par l'IA

  • La rétinopathie diabétique est la principale cause de déficience visuelle.
  • Une méthode automatisée pour détecter et éliminer les vaisseaux sanguins dans le cadre de la rétinopathie diabétique est proposée.
  • La localisation des vaisseaux sanguins est une étape fondamentale dans la détection de cette maladie.
  • Un filtre Gabor avec seuillage entropique est utilisé pour segmenter les pixels des vaisseaux.
  • Cette méthode permet d'obtenir une meilleure précision avec un taux de fausses détections moindre.
  • Les résultats montrent que cette méthode peut être utile aux ophtalmologistes pour diagnostiquer plus tôt et plus efficacement les maladies liées à la rétinopathie diabétique.
Accédez également à nos autres résultats générés par IA : Résumé complet, Résumé vulgarisé, Article de type blog; ou posez des questions sur cet article à notre Assistant IA.

Résumé : Diabetic retinopathy is the basic reason for visual deficiency. This paper introduces a programmed strategy to identify and dispense with the blood vessels. The location of the blood vessels is the fundamental stride in the discovery of diabetic retinopathy because the blood vessels are the typical elements of the retinal picture. The location of the blood vessels can help the ophthalmologists to recognize the sicknesses prior and quicker. The blood vessels recognized and wiped out by utilizing Gobar filter on two freely accessible retinal databases which are STARE and DRIVE. The exactness of segmentation calculation is assessed quantitatively by contrasting the physically sectioned pictures and the comparing yield pictures, the Gabor filter with Entropic threshold vessel pixel segmentation by Entropic thresholding is better vessels with less false positive portion rate.

Soumis à arXiv le 25 Aoû. 2020

Outils pour cet article

Expliquer autrement 3 réécritures gratuites restantes aujourd'hui
Exporter BibTeX · RIS (Zotero, Mendeley, EndNote) · Markdown (Notion, Obsidian) · Premium
Alertes de citation Premium
Journal club Des slides pour le présenter Premium
Pour les journalistes Kit presse et détecteur de hype Premium

Posez des questions sur cet article à notre assistant IA

Vous pouvez aussi discutez avec plusieurs papiers à la fois ici.

⚠La licence de l'article ne nous permet pas de nous appuyer sur son contenu et l'assistant IA ne peut se servir que des métadonnées de l'article plutôt que de l'article complet.

Figures et graphiques

Posez une question sur une figure en indiquant son numéro ou en utilisant son bouton de question pour demander une analyse visuelle. Au maximum deux figures et quatre panneaux par question. Les valeurs lues sur les graphiques sont approximatives ; vérifiez les données originales.

Instructions pour utiliser l'assistant IA ?

Évaluez la qualité du contenu généré par l'IA en votant

Note : 0

Pourquoi avons-nous besoin de votes ?

Les votes sont utilisés pour déterminer si nous devons réexécuter nos outils de synthèse. Si le compte atteint -10, nos outils peuvent être redémarrés.

Le résumé précédent a été créé il y a plus d'un an et peut être réexécuté (si nécessaire) en cliquant sur le bouton Exécuter ci-dessous.

⚠La licence de cet article spécifique ne nous permet pas de nous appuyer sur son contenu et les outils de synthèse seront exécutés en utilisant les métadonnées de l'article plutôt que l'article complet. Cependant, l'outil produira quand même un bon résultat, et vous pouvez également essayer nos outils sur des papiers avec des licences plus ouvertes.

Articles similaires résumés avec nos outils d'IA

Naviguez à travers encore plus d'articles similaires en utilisant une

représentation arborescente

Avertissement : Notre outil de synthèse basé sur l'IA et l'assistant virtuel fournis sur ce site Web peuvent ne pas toujours fournir des résumés complets ou des réponses exactes. Nous vous encourageons à examiner attentivement et à évaluer le contenu généré pour vous assurer de sa qualité et de sa pertinence par rapport à vos besoins.