Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Ograniczanie wyników
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
In this paper the new method for automatic classification of fundus eye images into normal and glaucomatous ones is proposed. The cup region is automatically segmented from fundus eye images taken from classical fundus camera. The proposed method makes use of support vector machines classifier with Gaussian kernel. The mean sensitivity is 85 %, while specificity 90%.
PL
W artykule przedstawiono nową metodę automatycznej klasyfikacji cyfrowych obrazów dna oka na normalne i jaskrowe. Obszar wnęki naczyniowej zostaje automatycznie wysegmentowany na obrazie dna oka pozyskanego z klasycznej funduskamery. Zaproponowana metoda klasyfikacji wykorzystuje maszyny wektorów podpierających z jądrem Gaussowskim. Średnia czułość metody wynosi 85%, a specyficzność 90%.
EN
In this paper the new method for automatic segmentation of cup region from fundus eye images taken from classical fundus camera. The proposed method which is based on fuzzy clustering algorithm is a first step in automatic classification of fundus eye images into normal and glaucomatous ones.
PL
W artykule przedstawiono nową metodę automatycznej segmentacji wnęki naczyniowej na cyfrowych obrazach dna oka. Metoda wykorzystuje klasteryzację rozmytą i stanowi pierwszy etap w systemie automatycznej klasyfikacji obrazów dna oka na jaskrowe i normalne.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.