Találati lista | Tudóstér

001-es BibID:	BIBFORM039145
Első szerző:	Antal Bálint (informatikus)
Cím:	A two-phase decision support framework for the automatic screening of digital fundus images / Bálint Antal, András Hajdu, Zsuzsanna Maros-Szabó, Zsolt Török, Adrienne Csutak, Tünde Pető
Dátum:	2012
ISSN:	1877-7503
Megjegyzések:	In this paper we give a brief review on the present status of automated detection systems describe for the screening of diabetic retinopathy. We further detail an enhanced detection procedure that consists of two steps. First, a pre-screening algorithm is considered to classify the input digital fundus images based on the severity of abnormalities. If an image is found to be seriously abnormal, it will not be analysed further with robust lesion detector algorithms. As a further improvement, we introduce a novel feature extraction approach based on clinical observations. The second step of the proposed method detects regions of interest with possible lesions on the images that previously passed the pre-screening step. These regions will serve as input to the specific lesion detectors for detailed analysis. This procedure can increase the computational performance of a screening system. Experimental results show that both two steps of the proposed approach are capable to efficiently exclude a large amount of data from further processing, thus, to decrease the computational burden of the automatic screening system.
Tárgyszavak:	Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban Biomedical image processing Medical decision-making Medical expert systems Automated detection Automatic screening Bio-medical image processing Clinical observation Computational burden Computational performance Decision support framework Diabetic retinopathy Digital fundus images Medical decision making Medical expert system Pre-screening algorithms Present status Regions of interest Screening system Algorithms Eye protection Feature extraction Image processing Decision support systems
Megjelenés:	Journal of Computational Science. - 3 : 5 (2012), p. 262-268. -
További szerzők:	Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus) Maros-Szabó Zsuzsanna (1978-) Török Zsolt (1975-) (orvos) Csutak Adrienne (1971-) (szemész) Pető Tünde (1970-) (orvos, szemész)
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:

001-es BibID:	BIBFORM040966
Első szerző:	Csutak Adrienne (szemész)
Cím:	Multimarkers for diabetic retinopathy screening / Csutak, A., Torok, Zs., Tukacs, E., Maros-Szabo, Zs., Csosz, E., Berta, A., Molnar, A. M., Tozser, J., Nagy, V., Domokos, B., Hajdu, A.
Dátum:	2012
ISSN:	1755-375X
Megjegyzések:	Purpose The aim of the project was to develop a methodology for diabetic retinopathy (DR) screening based on the examination of tear fluid biomarker changes. To evaluate the usability of protein biomarkers for pre-screening purposes different approaches and machine learning algorithms were used. Methods All persons involved in the study had diabetes. DR was diagnosed by capturing 7-field fundus images. 165 eyes were examined, 55 were diagnosed healthy and 110 images showed signs of DR. Tears were taken from all eyes and state-of-the-art nano-HPLC coupled ESI-MS/MS mass spectrometry protein identification was performed on them. Applicability of protein biomarkers was evaluated by six different optimal parameterized machine learning algorithms. Results Out of the six identified machine learning algorithms, result of the Recursive Partitioning proved to be the most accurate. The performance indicators of the system applying the above algorithm indicated 74 % sensitivity and 48% specificity. Conclusion Neither protein biomarkers nor machine learning algorithms are recommended alone for screening purposes because of low specificity and sensitivity values. This tool can be preferably used to improve the results of image processing methods as a complementary tool in automatic or semiautomatic systems.
Tárgyszavak:	Orvostudományok Klinikai orvostudományok idézhető absztrakt
Megjelenés:	Acta Ophthalmologica. - 90 : S249 (2012), p. S037. -
További szerzők:	Török Zsuzsa (1962-) (klinikai szakpszichológus, pszichoterapeuta) Tukacs Edit Maros-Szabó Zsuzsanna (1978-) Csősz Éva (1977-) (biokémikus, molekuláris biológus) Berta András (1955-) (szemész, gyermekszemész) Molnár Ágnes (1978-) (egészségpolitikus) Tőzsér József (1959-) (molekuláris biológus, biokémikus, vegyész) Nagy Valéria (1962-) (szemész) Domokos, B. Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:

001-es BibID:	BIBFORM047533
Első szerző:	Török Zsolt (orvos)
Cím:	Tear fluid proteomics multimarkers for diabetic retinopathy screening / Zsolt Torok, Tunde Peto, Eva Csosz, Edit Tukacs, Agnes Molnar, Zsuzsanna Maros-Szabo, Andras Berta, Jozsef Tozser, Andras Hajdu, Valeria Nagy, Balint Domokos, Adrienne Csutak
Dátum:	2013
ISSN:	1471-2415
Tárgyszavak:	Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban Testreszabható tartalomkezelő eljárások
Megjelenés:	BMC Ophthalmology [elektronic resources]. - 13 : 1 (2013), p. 1-8. -
További szerzők:	Pető Tünde (1970-) (orvos, szemész) Csősz Éva (1977-) (biokémikus, molekuláris biológus) Tukacs Edit Molnár Ágnes (1978-) (egészségpolitikus) Maros-Szabó Zsuzsanna (1978-) Berta András (1955-) (szemész, gyermekszemész) Tőzsér József (1959-) (molekuláris biológus, biokémikus, vegyész) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus) Nagy Valéria (1962-) (szemész) Domokos Bálint (1974-) (programtervező matematikus) Csutak Adrienne (1971-) (szemész)
Pályázati támogatás:	TÁMOP-4.2.2.A-11/1/KONV-2012-0045 TÁMOP Proteomika, Szemészet Kutatócsoport TÁMOP-4.2.2.C-11/1/KONV-2012-0001 TÁMOP Nagy mennyiségű adat testreszabható, hatékony felhasználása NK101680 OTKA
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat Open Access
Borító:
Saját polcon: