Auszug
Zur frühzeitigen Diagnose von Erkrankungen am Augenhintergrund existieren automatische Bildverarbeitungsmethoden. Für die Effektivität solcher Verfahren und für die ärztliche Bewertung ist die Bildqualität der Eingabedaten entscheidend. Wir stellen einen neuen segmentierungsfreien Algorithmus zur automatischen Qualitätsmessung einzelner Fundusbilder vor, der Clustering-Merkmale, Schärfemaße und globale Bildstatistiken kombiniert. Die Güte der Methode wird mit einem etablierten Verfahren zur Qualitätsmessung von Retina-Fundusbildern verglichen, das nur Clustering-Merkmale auf gefilterten Bildern verwendet. Der neue Algorithmus zeigt dabei auf 302 Fundusfotos mit einer Klassifikationsgenauigkeit von 90,3% eine deutlich höhere Zuverlässigkeit als das Vergleichsverfahren mit 69,5%.
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Literaturverzeichnis
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© 2009 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
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Paulus, J., Meier, J., Bock, R., Hornegger, J., Michelson, G. (2009). Automatische Qualitätsmessung von Retina-Fundusbildern. In: Meinzer, HP., Deserno, T.M., Handels, H., Tolxdorff, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2009. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-93860-6_48
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