Информационные технологии и вычислительные системы
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


ИТиВС:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Информационные технологии и вычислительные системы, 2020, выпуск 2, страницы 62–74
DOI: https://doi.org/10.14357/20718632200206 (Mi itvs410) 		 
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Анализ цифровых изображений оптических срезов роговицы для диагностики раннего кератоконуса

В. Н. Гридинa, А. С. Лебедевa, И. А. Бубноваab, И. А. Новиковba, О. Б. Тарасоваa, Б. Р. Салемa

a Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Центр информационных технологий в проектировании РАН, г. Одинцово, Россия
b Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Научно-исследовательский институт глазных болезней», г. Москва, Россия
PDF полного текста (1178 kB) Список цитирования (1)
DOI: https://doi.org/10.14357/20718632200206
Аннотация: Разработан набор математических приемов и алгоритмов для диагностики раннего кератоконуса. Методы базируются на использовании оригинальных признаков, получаемых при распознавании поперечных оптических срезов роговицы на снимках Шаймпфлюг-камеры, используемой в приборе Pentacam (Oculus, Германия). В том числе, предложен метод вычисления радиуса кривизны границ роговицы, опирающийся на их аппроксимацию регрессионным сплайном со штрафной функцией. Предложено использование яркости стромы на цифровом снимке, в качестве характеризующего структуру признака — показателя интенсивности светорассеяния веществом роговицы, или индекса яркости роговицы. Построен классификатор, обеспечивающий разделимость классов 0 (норма) и 1 (ранний кератоконус) в двухмерном признаковом пространстве: позиция сочленения регулярной поверхности роговицы и зоны эктазии, индекс яркости роговицы.
Ключевые слова: кератоконус, Шаймпфлюг-камера, Pentacam, кривизна роговицы, светорассеяние вещества роговицы, метод опорных векторов, классификация.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 18-29-02049 мк
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ «Разработка теоретических основ диагностики кератоконуса на ранней стадии» в рамках научного проекта 18-29-02049 мк.
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: В. Н. Гридин, А. С. Лебедев, И. А. Бубнова, И. А. Новиков, О. Б. Тарасова, Б. Р. Салем, “Анализ цифровых изображений оптических срезов роговицы для диагностики раннего кератоконуса”, ИТиВС, 2020, № 2, 62–74
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GriLebBub20}
\by В.~Н.~Гридин, А.~С.~Лебедев, И.~А.~Бубнова, И.~А.~Новиков, О.~Б.~Тарасова, Б.~Р.~Салем
\paper Анализ цифровых изображений оптических срезов роговицы для диагностики раннего кератоконуса
\jour ИТиВС
\yr 2020
\issue 2
\pages 62--74
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/itvs410}
\crossref{https://doi.org/10.14357/20718632200206}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/itvs410
  • https://www.mathnet.ru/rus/itvs/y2020/i2/p62
    • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Информационные технологии и вычислительные системы
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:70
    PDF полного текста:45
    Первая страница:1
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024