Adaptive local thresholding for automatic segmentation of eye-cup in fundus eye images

• Autorzy: Stąpor K. , Pawlaczyk L. , Rzendkowski M.

Warianty tytułu

PL

Lokalne adaptacyjne progowanie w automatycznej segmentacji wnęki naczyniowej na cyfrowych obrazach dna oka

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Utilisation of exception handling mechanisms in distributed applications is considered. Different exception handling strategies arę presented for various suitable programming platforms. The new concept of remote exception handling is proposed and its implementations in MPI and RMI libraries arę given.

PL

Rozpatrzono wykorzystanie mechanizmu obsługi wyjątków w systemach rozproszonych. Zaprezentowano różne strategie obsługi wyjątków dla różnych modeli przetwarzania i odpowiadających im środowisk programistycznych. Przyjęto nową koncepcję zdalnego odbiorcy wyjątków oraz zaprezentowano jego implementację przy wykorzystaniu biblioteki MPI oraz RMI.

Słowa kluczowe

EN

image segmentation; adaptive thresholding; glaucoma

PL

segmentacja obrazu; progowanie adaptacyjne; jaskra

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2003
• Tom: Vol. 24, nr 4
• Strony: 273--286
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys.

Twórcy

autor

Stąpor K.

• Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, ul. Akademicka 16, 44-101 Gliwice, Polska

autor

Pawlaczyk L.

• Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, ul. Akademicka 16, 44-101 Gliwice, Polska

autor

Rzendkowski M.

• Szpital Wielospecjalistyczny, Oddział Okulistyczny, ul. Kościuszki, 44-100 Gliwice

Bibliografia

• 1. Chaudhuri S., Chatterjee Sh., Katz N., Nelson M., Goldbaum M.: Detection of Blood Vessels in Retinal Images Using Two-Dimensional Matched Filter. IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol 8, No. 3, September 1989.
• 2. Cheng H. D. et al.: Color image segmentation: advances and prospects. Pattern Recognition, Vol. 34, No 3, p. 2259-2281, 2001.
• 3. Goh K. G., et al: ADRIS: an Automatic Diabetic Retinal Image Screening system. K. J. Cios (Ed.): Medical Data Mining and Knowledge Discovery, pp 181-210, Springer-Verlag New York, November 2000.
• 4. Gonzalez R. C., Woods R. E.: Digital Image Processing. Prentice-Hall, 2002.
• 5. Jonas J.B., Budde W. M., Panda-Jonas S.: Ophthalm oscopic evaluation of the optic nerve head. Survey of Ophthalmology, Vol. 43, Nb. 4 January - February 1999
• 6. Kanski J. et al.: Glaucoma. A color manual of diagnosis and treatment. Butterworth-Heinemann, 1996.
• 7. Morris D.T., Donnison C.: Identifying the Neuroretinal Rim Boundary Using Dynamic Contours. Image and Vision Com puting 1-7 (1999), pp. 169-174.
• 8. Nakagawa Y., Rosenfeld A.: Some experiments on variable thresholding. Pattern Recognition, vol. 11, pp. 191-204, 1979.
• 9. Osareh A., Mirmehdi M., Thomas B., M arkham R.: Classification and Localisation of Diabetic-Related Eye Disease. A. Heyden et al. (Eds.): ECCV 2002, LNCS 2353, pp. 502-516,2002
• 10. Sinthanayothin Ch.: Image Analysis for Automatic Diagnosis of D iabetic Retinopathy. Phd Thesis, University of London 1999.