Disc Localization(디스크 현지화)란 무엇입니까?
Disc Localization 디스크 현지화 - New hybrid algorithms for disc localization are presented in this research. [1] Unfortunately, none of the publicly available retinal fundus image datasets provides any bounding box ground truth required for disc localization. [2]이 연구에서는 디스크 위치 파악을 위한 새로운 하이브리드 알고리즘을 제시합니다. [1] 불행히도 공개적으로 사용 가능한 망막 안저 이미지 데이터 세트는 디스크 위치 파악에 필요한 경계 상자 접지 정보를 제공하지 않습니다. [2]
Optic Disc Localization 광 디스크 현지화
We propose optic disc localization using a multiscale low-rank image decomposition technique, which separates the optic disc from other features on the retina. [1] We have not limited our research to one channel of the retinal image but we have compared the results obtained by taking red and green channels of the retinal images separately for the optic disc localization. [2] Two of them are based on optic disc localization, using extremely simple max intensity and more advanced Faster R-CNN, respectively. [3] Thus, the ILM layer segmentation is of great importance for optic disc localization. [4] An automatic optic disc localization in retinal images used to screen eye related diseases like diabetic retinopathy. [5] For improving the segmentation performance further, we also introduce new optic disc localization and pre-processing method. [6] First, a fovea localization model and an optic disc localization model are trained separately. [7] In this letter, we propose an automatic CDR measurement method that consists of a novel optic disc localization method and a simultaneous optic disc and cup segmentation network based on the improved U shape deep convolutional neural network. [8]우리는 망막의 다른 특징으로부터 시신경을 분리하는 다중 스케일 하위 이미지 분해 기술을 사용하여 시신경 디스크 위치 파악을 제안합니다. [1] 우리는 연구를 망막 영상의 한 채널에 국한하지 않고 시신경 유두 위치 파악을 위해 망막 영상의 빨강 및 녹색 채널을 별도로 취하여 얻은 결과를 비교했습니다. [2] 그 중 2개는 각각 극도로 단순한 최대 강도와 보다 발전된 Faster R-CNN을 사용하여 광 디스크 위치 파악을 기반으로 합니다. [3] 따라서 ILM 레이어 세분화는 시신경 디스크 위치 파악에 매우 중요합니다. [4] 당뇨병성 망막병증과 같은 눈 관련 질병을 스크리닝하는 데 사용되는 망막 이미지의 자동 시신경 디스크 위치. [5] 분할 성능을 더욱 향상시키기 위해 새로운 광 디스크 위치 파악 및 전처리 방법도 도입합니다. [6] 먼저 중심와 측위 모델과 시신경 유두 측위 모델을 별도로 학습합니다. [7] 이 편지에서 우리는 개선된 U자형 심층 컨볼루션 신경망을 기반으로 하는 새로운 시신경 위치 측정 방법과 동시 시신경 디스크 및 컵 분할 네트워크로 구성된 자동 CDR 측정 방법을 제안합니다. [8]