Методи сегментації оптичних зображень очного дна
The paper presents a comparative analysis and evaluation of methods for segmenting optical fundus images in order to study their efficiency, accuracy, completeness, and computational complexity in Matlab. The methods analyzed are Otsu, adaptive thresholding, Watershed, K-means, maximum expectation a...
Gespeichert in:
| Datum: | 2024 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Vinnytsia National Technical University
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/701 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Optoelectronic Information-Power Technologies |
Institution
Optoelectronic Information-Power Technologies| id |
oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-701 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-7012024-07-25T13:15:12Z Optical fundus image segmentation methods Методи сегментації оптичних зображень очного дна Андрікевич, С.А. Тужанський , С.Є. Fundus, Matlab, optical image segmentation method дно, Matlab, метод сегментації оптичних зображень The paper presents a comparative analysis and evaluation of methods for segmenting optical fundus images in order to study their efficiency, accuracy, completeness, and computational complexity in Matlab. The methods analyzed are Otsu, adaptive thresholding, Watershed, K-means, maximum expectation algorithm (EM), and Frangi method. The features, advantages and disadvantages in the context of application for the diagnosis of fundus diseases are considered. У статті проводиться порівняльний аналіз та оцінювання методів сегментації оптичних зображень очного дна з метою дослідження їх ефективності, точності, повноти та обчислювальної складності у Matlab. Проаналізовані методи Otsu, адаптивного порогування, Watershed, K-середніх, алгоритм максимальної очікуваності (EM) та метод Франгі. Розглянуто особливості, переваги та недоліки в контексті застосування для діагностики захворювань очного дна. Vinnytsia National Technical University 2024-07-19 Article Article application/pdf https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/701 10.31649/1681-7893-2024-47-1-155-165 Optoelectronic Information-Power Technologies; Vol. 47 No. 1 (2024); 155-165 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 47 № 1 (2024); 155-165 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 47 № 1 (2024); 155-165 2311-2662 1681-7893 10.31649/1681-7893-2024-47-1 uk https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/701/652 |
| institution |
Optoelectronic Information-Power Technologies |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-07-25T13:15:12Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
дно Matlab метод сегментації оптичних зображень |
| spellingShingle |
дно Matlab метод сегментації оптичних зображень Андрікевич, С.А. Тужанський , С.Є. Методи сегментації оптичних зображень очного дна |
| topic_facet |
Fundus Matlab optical image segmentation method дно Matlab метод сегментації оптичних зображень |
| format |
Article |
| author |
Андрікевич, С.А. Тужанський , С.Є. |
| author_facet |
Андрікевич, С.А. Тужанський , С.Є. |
| author_sort |
Андрікевич, С.А. |
| title |
Методи сегментації оптичних зображень очного дна |
| title_short |
Методи сегментації оптичних зображень очного дна |
| title_full |
Методи сегментації оптичних зображень очного дна |
| title_fullStr |
Методи сегментації оптичних зображень очного дна |
| title_full_unstemmed |
Методи сегментації оптичних зображень очного дна |
| title_sort |
методи сегментації оптичних зображень очного дна |
| title_alt |
Optical fundus image segmentation methods |
| description |
The paper presents a comparative analysis and evaluation of methods for segmenting optical fundus images in order to study their efficiency, accuracy, completeness, and computational complexity in Matlab. The methods analyzed are Otsu, adaptive thresholding, Watershed, K-means, maximum expectation algorithm (EM), and Frangi method. The features, advantages and disadvantages in the context of application for the diagnosis of fundus diseases are considered. |
| publisher |
Vinnytsia National Technical University |
| publishDate |
2024 |
| url |
https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/701 |
| work_keys_str_mv |
AT andríkevičsa opticalfundusimagesegmentationmethods AT tužansʹkijsê opticalfundusimagesegmentationmethods AT andríkevičsa metodisegmentacííoptičnihzobraženʹočnogodna AT tužansʹkijsê metodisegmentacííoptičnihzobraženʹočnogodna |
| first_indexed |
2025-09-24T17:29:35Z |
| last_indexed |
2025-09-24T17:29:35Z |
| _version_ |
1850410275104096256 |