как найти источник проблемы, допустимые потери электричества
Иногда после длительного стояния авто на парковке при повороте ключа зажигания водитель не может завести машину. В этом случае может сработать реле и стартер, но для вращения коленчатого вала мощности будет недостаточно. Это свидетельствует о том, что аккумулятор разрядился. Существуют определённые нормы утечки тока из аккумулятора автомобиля.
Содержание
- Причины разряда батареи
- Использование мультиметра
- Подключение прибора
- Поиск основной неполадки
- Глубокая диагностика системы
Причины разряда батареи
В течение длительного периода бездействия заряд в агрегате должен сохраняться. Аккумулятор разряжается быстро тогда, когда к сети подключено большое количество разных устройств. Часто в таких ситуациях потери тока в машине намного выше допустимых значений.
Среди стандартных причин подобных неполадок можно выделить:
- Низкое качество старой проводки.
- Неправильное электрическое подключение.
- Грязные и окисленные контакты.
Использование мультиметра
В современных автомобилях много стабильных устройств для потребления электроэнергии. Это могут быть часы, бортовой компьютер, сигнализация и другое оборудование. Они подключены и постоянно используют электричество, что является стандартной ситуацией.
Однако существует норма потери электрического тока в аккумуляторе авто. Чтобы рассчитать это значение, необходимо понять, сколько энергии использует каждое устройство в сети. Например, автосигнализация потребляет не более 20 мА. Для функционирования часов требуется 1 мА. Стереосистема использует до 3 А. Один индикатор потребляет от 50 мА, одна лампа фары — до 6 А. Утечка тока около 50 мА не может служить основанием для полного разряда аккумулятора.
Можно использовать мультиметр, чтобы определить, какие функции используются. Если в процессе измерения отмечается высокая степень потребления тока, возникают проблемы в сети. Нужно найти источник таких затрат электричества, что поможет решить проблему. Есть два основных фактора, которые сильно истощают аккумулятор.
Это добавочное оборудование и короткое замыкание в сети. Необходимо регулярно измерять утечку тока из батареи машины с помощью мультиметра.
Подключение прибора
Каждому автовладельцу необходимо знать, какой ток утечки должен быть в автомобиле. Перед определением потерь тока прибор необходимо подключить к сети. Устройства, потребляющие заряд батареи, нужно отключить. Мультиметр подключается к системе:
- Извлекается кабель от положительного выхода батареи.
- Один контакт мультиметра подключается к плюсу аккумулятора.
- Второй контакт подсоединяется к выключенному из сети проводу.
Нельзя подключать устройство к плюсу и минусу батареи одновременно — это может вызвать короткое замыкание. С автомашиной все будет в порядке, но предохранитель быстро сгорит. Если все подключено правильно, на дисплее отображается показатель электрического тока, который постоянно проходит через электрическое устройство.
Если допустимая потеря электричества в машине ниже результата измерений, следует продолжить поиск причины утечки.
Поиск основной неполадки
Одним из ключевых факторов, вызывающих проблему, является любое электронное устройство или поддержка работы дополнительного оборудования. В автомобилях эти устройства используются все чаще. В процессе поиска должны учитываться приборы, установленные независимо друг от друга.
Заводская схема в машине хорошо защищена, и короткое замыкание происходит только при значительных дефектах. Например, если защитный чехол случайно повреждён. Иногда владелец автомобиля неправильно располагает провода, помещая их в неверную позицию, показавшуюся ему наиболее подходящей. Это обычно и вызывает короткое замыкание.
Отказ приводит к потерям тока в аккумуляторе. Проводка, установленная владельцем автомобиля, может находиться в опасной близости к двигателю. Во время работы мотор нагревается, и изоляция провода может быть расплавлена. Шнур натирается о края металлических элементов, особенно в местах, где закрывается дверь. В результате нарушается изоляция, и возникает короткое замыкание в электрической сети.
После измерения потребления тока необходимо начать визуальный осмотр всего оборудования, если скорость потери электричества в машине не соответствует показаниям мультиметра. Нужно учитывать отдельные детали и узлы, подверженные любым механическим воздействиям. Если сложно выявить поломки, следует перейти к глубокой диагностике.
Глубокая диагностика системы
При глубокой проверке мультиметр подключается с поочерёдным извлечением предохранителей и последующим отключением реле. Это выполняется для того, чтобы разомкнуть цепь в бортовой сети. Если коэффициент потерь приблизится к норме — источник проблемы обнаружен. Необходимо заменить или починить повреждённое оборудование.
Очень часто батарея разряжается из-за поломки генератора. Для проверки агрегата мультиметр подключают к клеммам. Прибор переходит в режим измерения. Если автомобильный аккумулятор разряжен, устройство отображает 12,6−12.9 В. Нужно запустить двигатель, включить фары, обогрев и измерить напряжение. Оно должно составлять от 12,9 до 13,5 В. Допустимый ток утечки в автомобиле должен быть не выше 14,5 В.
Чтобы установить норму утечки тока в автомобиле, следует использовать правильно работающий измерительный прибор. Для устранения проблем с аккумулятором необходимо отремонтировать или заменить неисправное устройство.
Как проверить утечку тока на автомобиле своими руками, причины
Содержание статьи
- Причины
- Подключение телефона к автомагнитоле через Bluetooth, Аукс и USB
- Нормальные значения
- Пленка под карбон для авто: какую купить, как клеить своими руками
- Проверка своими руками
Всем привет! Многие из вас сталкивались с ситуацией, когда подходишь утром к своему автомобилю, открываешь дверь, садишься в салон и вставляешь ключ в замок зажигания, а стартер еле крутит или вовсе не запускает двигатель. Хотя казалось бы, аккумулятор новый, еще вчера батарея была заряжена. Если это так, что перед вами утечка. Сегодня говорим о том, как проверить утечку тока на автомобиле.
Если устранить можно не все причины, то хотя бы определить наличие утечки на авто можно своими руками. Если не крутит стартер, еще не гарантия, что утечка идет через стартер или через генератор. Причины бывают разные.
Хотя утечка более характерна для старых отечественных авто, периодически наблюдается на машинах вроде ВАЗ 2110 или ВАЗ 2114, такая проблема встречается и на автомобилях зарубежного производства.
Причины
Перед тем как найти источник проблем, нужно разобраться в потенциальных причинах. Для этого утечки можно разделить на штатные и нештатные.
Причины штатной утечки заключаются в поломке или нарушении работы оборудования, которое стояло на машине еще с завода. Потому здесь чаще всего главными подозреваемыми выступают:
- Генератор. Его проверку стоит провести в первую очередь. Особенно, если аккумулятор новый или точно исправный;
- Стартер. Еще один частый гость в автосервисе, провоцирующий утечку тока;
- Аудиосистема. Штатные, и особенно старые аудиосистемы не редко оказываются виновными в происходящем. Их проверка также не помешает;
- Сигнализация. Если с завода на вашу машину устанавливали сигнализацию, проверить ее тестером не составит большого труда;
- Проводка. Тут уже дело более объемное, поскольку проводки даже в старых автомобилях огромное множество.
В основном автомобилисты не сталкиваются именно с этими источниками утечки тока. Они могут проявляться, когда машина прошла уже около 200 тысяч километров, что само собой объясняется сильным износом основных узлов.
Но торопиться с выводами тоже нельзя. Если нештатные причины не обнаруживаются, тогда стоит начать с проверки штатного, то есть заводского оборудования.
Что же касается наиболее распространенных причин утечки, то они как раз приходятся на дополнительное оборудование. Их также называют приобретенными утечками. И наверняка виновником являетесь вы, либо криворукий специалист, который неправильно поставил дополнительные системы, агрегаты и узлы.
Среди нештатных источников могут встречаться следующие компоненты:
- аудиосистема;
- парктроник;
- камера заднего вида;
- зеркало с камерой или подсветкой;
- антирадар;
- видеорегистраторы;
- сигнализация;
- мониторы;
- навигаторы;
- климатическое оборудование;
- зарядные устройства и пр.
Перечислять все то, что можно навесить на машину, бесконечно долго. Даже какая-то лампочка легко может оказаться причиной всех проблем.
Статистика наглядно показывает, что около 90% всех утечек приходятся на нештатное оборудование.
Нормальные значения
А как определить, что есть утечка? Это диагностируется по отклонению от нормальных показателей утечки. Да, действительно существует допустимая норма, когда отток не считается патологией автомобиля.
Машина включает в себя большое количество проводки и оборудования, питающегося электричеством. Потому в любом случае аккумулятор часть своего заряда теряет. Если это небольшие показатели, ничего страшного в них нет. Есть и другая причина утечки. Минус АКБ прикручивают на кузов, у которого масса внушительная, а потому возникает и статическая энергия. В итоге ток постепенно утекает.
Сказать точно, какие именно значения утечки нормальные, достаточно сложно. Определить норму можно исходя из марки машины, габаритов транспортного средства и используемого оборудования. Многие иномарки вовсе не имеют такую проблему как естественная утечка.
Но если показатели составляют около 15-75 мА, паниковать не стоит. Это совершенно нормальные значения. Средние по габаритам легковые автомобили европейского класса С или В могут терять около 40 мА. Для крупных авто допускается около 80 мА утечки.
Проверка своими руками
Когда вы не можете нормально запустить двигатель, или при подходе к автомобилю двери не открываются, и это повторяется не один раз, проблема утечки действительно есть.
Проверку можно выполнить своими руками. Здесь ничего сложного нет. Воспользуйтесь тестером, то есть мультиметром. Это крайне полезное и многофункциональное устройство. Хотя допускается применение обычного амперметра.
- Поднимите капот, зафиксируйте, чтобы он не упал вам на голову;
- Найдите аккумулятор. Так вот же он;
- Снимите минусовую клемму с АКБ. Для этого понадобится ключ подходящего размера;
- Откиньте клемму на некоторое время;
- Возьмите мультиметр;
- Переведите его в режим амперметра;
- Щупы тестера устанавливаются на разрыв между клеммой и контактом аккумулятора;
- На экране мультиметра появятся значения утечки.
Если эти значения показываются в мА, то есть миллиамперах, то все у вас хорошо. Если же там показано несколько ампер, проблема серьезная, и она требует немедленного решения.
Замерить утечку достаточно просто. Когда параметр нормальный, можно собирать все в обратной последовательности и зачехлять свой мультиметр. При наличии сильных утечек тока я не рекомендую пытаться починить электрику своими руками.
Есть вариант, при котором виновником в проблеме оказывается навесное дополнительное оборудование. Попробуйте отключить тот же навигатор, магнитолу или нештатную сигнализацию. Что-то изменилось? Если утечка прекратилась, либо вернулась к норме, то вы нашли источник. Но когда причина кроется в генераторе, стартере и прочих важных узлах, то самым правильным выходом из ситуации станет обращение в автосервис.
Электрика является крайне сложной и ответственной составляющей в вопросах ремонта транспортного средства. Без опыта, навыков и хотя бы базовых знаний об устройстве электрооборудования машины лезть туда не имеет никакого смысла. Вы только навредите и сделаете еще хуже. В лучшем случае придется покупать новую аккумуляторную батарею. В худшем спровоцируете короткое замыкание в электросети, что потенциально обернется дорогостоящим ремонтом.
А случались ли утечки тока на вашем автомобиле? Пишите об этом в комментариях. Также обязательно расскажите, что было источником проблемы и как вы ее решили.
Спасибо всем, кто с нами! Подписывайтесь, оставляйте отзывы, задавайте вопросы и приглашайте к нам своих друзей!
Watch this video on YouTube
Сюй и др. против Porsche Cars North America, Inc.
%PDF-1.4 % 1 0 объект /МаркИнфо 2 0 Р /Метаданные 3 0 R /PageLayout /OneColumn /Страницы 4 0 Р /StructTreeRoot 5 0 R /Тип /Каталог /Имена 6 0 Р /АА 7 0 Р >> эндообъект 8 0 объект >
эндообъект 2 0 объект > эндообъект 3 0 объект > транслировать:vJ je+(=Z|e1::?|]!4Hsق+&8x~wdٹвязь_S;4S60ucAWuΨ=jTcت?Z};eU{df%m3q%3)ezWA конечный поток эндообъект 26 0 объект >
Полностью автоматическая сегментация утечки флуоресцеина у субъектов с диабетическим макулярным отеком
1. Центры по контролю и профилактике заболеваний. Национальный информационный бюллетень по диабету: национальные оценки и общая информация о диабете и преддиабете в США, 2011 г. Атланта, Джорджия: Министерство здравоохранения и социальных служб США, Центры по контролю и профилактике заболеваний; 2011. [Google Scholar]
2. Яу Дж.В., Роджерс С.Л., Кавасаки Р. и др. Глобальная распространенность и основные факторы риска диабетической ретинопатии. Лечение диабета . 2012 г.; 35: 556–564. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
3. Клейн Р., Клейн Б.Е., Мосс С.Е., Дэвис М.Д., ДеМетс Д.Л. Висконсинское эпидемиологическое исследование диабетической ретинопатии: IV. Диабетический макулярный отек. Офтальмология . 1984 год; 91: 1464–1474 гг. [PubMed] [Google Scholar]
4. Мармор МФ. Механизмы накопления жидкости при отеке сетчатки. Док Офтальмол . 1999 г.; 97: 239–249. [PubMed] [Google Scholar]
5. Брингманн А., Паннике Т. , Гроше Дж. и соавт. Клетки Мюллера в здоровой и пораженной сетчатке. Prog Retin Eye Res . 2006 г.; 25: 397–424. [PubMed] [Google Scholar]
6. Schmidt-Erfurth U, Lang GE, Holz FG, et al. Трехлетние результаты индивидуального лечения ранибизумабом у пациентов с диабетическим макулярным отеком: дополнительное исследование RESTORE. Офтальмология . 2014; 121: 1045–1053. [PubMed] [Google Scholar]
7. Нгуен К.Д., Браун Д.М., Маркус Д.М. и др. Ранибизумаб при диабетическом макулярном отеке: результаты 2 рандомизированных исследований III фазы: RISE и RIDE. Офтальмология . 2012 г.; 119: 789–801. [PubMed] [Google Scholar]
8. Браунинг Д.Дж., Глассман А.Р., Айелло Л.П. и др. Измерения оптической когерентной томографии и методы анализа в исследованиях оптической когерентной томографии диабетического макулярного отека. Офтальмология . 2008 г.; 115: 1366–1371 гг., е1361. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
9. Бхагат Н., Григорян Р.А., Тутела А., Зарбин М.А. Диабетический макулярный отек: патогенез и лечение. Сурв Офтальмол . 2009 г.; 54: 1–32. [PubMed] [Google Scholar]
10. Смит Р.Т., Ли К.М., Чарльз Х.К., Фарбер М., Кунья-Ваз Дж.Г. Количественная оценка диабетического макулярного отека. Арка Офтальмол . 1987 год; 105: 218–222. [PubMed] [Google Scholar]
11. Арзабе К., Джалх А., Фариза Э., Акиба Дж., Кирос М. Простое устройство для стандартизации измерений структур сетчатки на фотографиях глазного дна и ангиограммах сетчатки. Am J Офтальмол . 1990 г.; 109: 107–108. [PubMed] [Академия Google]
12. Барт А., Конрат Дж., Расиньи М., Адель М., Петракян Дж.-П. Математическая морфология в компьютерном анализе ангиограмм при возрастной макулодистрофии. Медицинская физика . 2001 г.; 28: 2410–2419. [PubMed] [Google Scholar]
13. Хипвелл Дж., Маниваннан А., Виейра П., Шарп П., Форрестер Дж. Количественная оценка изменений в кровообращении сетчатки: создание параметрических изображений на основе флуоресцентных ангиограмм. Физиол Меас . 1998 год; 19: 165–180. [PubMed] [Академия Google]
14. Ибаньес М.В., Симо А. Байесовское определение центральной ямки при ангиографии глазного дна. Распознавание образов . 1999 г.; 20: 229–240. [Google Scholar]
15. Ландини Г., Миссон Г.П., Мюррей П.И. Фрактальный анализ нормальной флуоресцентной ангиограммы сетчатки глаза человека. Curr Eye Res . 1993 год; 12: 23–27. [PubMed] [Google Scholar]
16. Ландини Г., Мюррей П.И., Миссон Г.П. Анализ локальных связанных фрактальных размерностей и лакунарности 60-градусных флуоресцентных ангиограмм. Invest Ophthalmol Vis Sci . 1995 год; 36: 2749–2755. [PubMed] [Google Scholar]
17. Чакраварти У., Уолш А.С., Малдрю А., Апдайк П.Г., Барбур Т., Садда С.Р. Количественный флуоресцентный ангиографический анализ хориоидальных неоваскулярных мембран: проверка и корреляция со зрительной функцией. Invest Ophthalmol Vis Sci . 2007 г.; 48: 349–354. [PubMed] [Google Scholar]
18. Копровски Р., Тепер С., Вегларц Б., Вилегала Э., Крейца М., Врубель З. Полностью автоматический алгоритм анализа сосудов на ангиографическом изображении глазного дна. Биомед Eng Online . 2012 г.; 11: 35. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
19. Канагасингам Ю., Бхуян А., Абрамофф М.Д., Смит Р.Т., Гольдшмидт Л., Вонг Т.И. Прогресс в анализе изображений сетчатки для возрастной дегенерации желтого пятна. Prog Retin Eye Res . 2014; 38: 20–42. [PubMed] [Google Scholar]
20. Чжоу Л., Жесотарски М.С., Зингерман Л.Дж., Чокрефф Дж.М. Выявление и количественная оценка ретинопатии с помощью цифровых ангиограмм. IEEE Trans Med Imaging . 1994 год; 13: 619–626. [PubMed] [Google Scholar]
21. Джаго Р., Блаут С.И., Смит П.Л., Арнольд Дж.В., Тейлор К., Вуттон Р. Автоматическая геометрическая регистрация флуоресцентных ангиограмм сетчатки. Comput Biomed Res . 1990 г.; 23: 403–409. [PubMed] [Google Scholar]
22. Бодуэн С., Лэй Б., Клейн Дж. Автоматическое обнаружение микроаневризм при диабетической флуоресцентной ангиографии. Rev Epidemiol Sante Publique . 1983 год; 32: 254–261. [PubMed] [Google Scholar]
23. Frame AJ, Undrill PE, Cree MJ и др. Сравнение компьютерных методов классификации, применяемых для обнаружения микроаневризм на офтальмологических флуоресцентных ангиограммах. Компьютер Биол Мед . 1998 год; 28: 225–238. [PubMed] [Google Scholar]
24. Cree MJ, Olson JA, McHardy KC, Sharp PF, Forrester JV. Полностью автоматизированная сравнительная цифровая система обнаружения микроаневризм. Глаз . 1997 год; 11: 622–628. [PubMed] [Google Scholar]
25. Спенсер Т., Олсон Дж. А., Макхарди К. С., Шарп П. Ф., Форрестер Дж. В. Стратегия обработки изображений для сегментации и количественной оценки микроаневризм на флуоресцентных ангиограммах глазного дна. Comput Biomed Res . 1996 год; 29: 284–302. [PubMed] [Google Scholar]
26. Spencer T, Phillips RP, Sharp PF, Forrester JV. Автоматическое обнаружение и количественная оценка микроаневризм на флуоресцентных ангиограммах. Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol . 1992 год; 230: 36–41. [PubMed] [Google Scholar]
27. Алипур ШМ, Раббани Х. Автоматическое обнаружение микроаневризм на изображениях сетчатки на основе кривлет-преобразования и морфологических операций. SPIE Оптическая инженерия + приложения . 2013; 8856:88561W. [Google Scholar]
28. Солтанипур А., Садри С., Раббани Х., Ахлаги М., Дуст-Хосейни А. Извлечение осевых линий сосудов из флуоресцентной ангиограммы глазного дна на основе анализа гессиана поддиапазонов направленных кривых. В: Proc IEEE 2013 Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) . 2013: 1070–1074 гг. [Google Scholar]
29. Конрат Дж., Джорджи Р., Ракка Д., Райдингс Б. Фовеальная аваскулярная зона при диабетической ретинопатии: количественная и качественная оценка. Глаз . 2005 г.; 19: 322–326. [PubMed] [Google Scholar]
30. Конрат Дж., Валат О., Гиорги Р. и др. Полуавтоматическое определение фовеальной аваскулярной зоны на флуоресцентных ангиограммах при сахарном диабете. Clin Experiment Ophthalmol . 2006 г.; 34: 119–123. [PubMed] [Google Scholar]
31. Хаддуш А., Адель М., Расиньи М., Конрат Дж., Буреннан С. Выявление фовеальной аваскулярной зоны на ангиограммах сетчатки с использованием марковских случайных полей. Процесс цифрового сигнала . 2010 г.; 20: 149–154. [Google Scholar]
32. Чжэн И, Ганди Дж. С., Стангос А. Н., Кампа С., Бродбент Д. М., Хардинг С. П. Автоматизированная сегментация фовеальной аваскулярной зоны при флуоресцентной ангиографии глазного дна. Invest Ophthalmol Vis Sci . 2010 г.; 51: 3653–3659. [PubMed] [Google Scholar]
33. Алипур ШМ, Раббани Х, Ахлаги М. Новый комбинированный метод, основанный на кривлет-преобразовании и морфологических операторах, для автоматического определения фовеальной аваскулярной зоны. Сигнал Изображение Видео Процесс . 2014; 8: 205–222. [Google Scholar]
34. Филлипс Р., Спенсер Т., Росс П., Шарп П., Форрестер Дж. Количественная оценка диабетической макулопатии с помощью цифровой визуализации глазного дна. Глаз . 1991 год; 5: 130–137. [PubMed] [Google Scholar]
35. Мартинес-Коста Л., Марко П., Айяла Г., Де Вес Э., Доминго Х., Симо А. Компьютерная оценка макулярного отека при окклюзиях глазных вен. Comput Biomed Res . 1998 год; 31: 374–384. [PubMed] [Google Scholar]
36. Cree MJ, Olson JA, McHardy KC, Sharp PF, Forrester JV. Предварительная обработка изображений сетчатки для обнаружения утечки флуоресцеина. Физ Мед Биол . 1999 г.; 44: 293–308. [PubMed] [Google Scholar]
37. Филлипс Р.П., Росс П.Г., Тиска М., Sharp PF, Forrester JV. Обнаружение и количественная оценка гиперфлуоресцентной утечки с помощью компьютерного анализа флуоресцентных ангиограмм глазного дна. Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol . 1991 год; 229: 329–335. [PubMed] [Google Scholar]
38. Филлипс Р., Росс П., Шарп П., Форрестер Дж. Использование временной информации для количественной оценки просачивания сосудов при флуоресцентной ангиографии сетчатки. Clin Phys Physiol Meas . 1990 г.; 11: 81–85. [PubMed] [Google Scholar]
39. Бьюкенен Ч.Р., Трукко Э. Контекстное выявление диабетической патологии на широкопольных ангиограммах сетчатки. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc . 2008 г.; 5437–5440. [PubMed] [Google Scholar]
40. Бергер Дж. В. Количественный пространственно-временной анализ изображений флуоресцентной ангиографии при возрастной дегенерации желтого пятна. Международный симпозиум по биомедицинской оптике BiOS’98: Международное общество оптики и фотоники . 1998: 48–53. [Google Scholar]
41. Эль-Шахави М.С., Элантабель А., Фаузи Н., Самир К., Хантер М., Фахми А.С. Сегментация диабетического макулярного отека на флуоресцентных ангиограммах. В: Международный симпозиум IEEE по биомедицинской визуализации, 2011 г. : от нанотехнологий к макросъемке . 2011: 661–664. [Google Scholar]
42. Чан ТФ, Весе Л.А. Активные контуры без ребер. Процесс преобразования изображения IEEE . 2001 г.; 10: 266–277. [PubMed] [Google Scholar]
43. Коскас-Мимун ФМГ, Коне Т., Бунел П., Коскас Г. Полностью автоматическое наложение флуоресцентных ангиографических изображений сетчатки. Invest Ophthalmol Vis Sci . 1992 год; 4: 732. [Google Scholar]
44. Дрео Дж., Нуньес Дж.-С., Сиарри П. Надежная жесткая регистрация ангиограмм сетчатки за счет оптимизации. Comput Med Imaging Graph . 2006 г.; 30: 453–463. [PubMed] [Google Scholar]
45. Чоу Т.Э., Коэн И. Регистрация мультимодальной последовательности флуоресцентных изображений сетчатки глаза. В: ICCV 2005 Десятая международная конференция IEEE по компьютерному зрению . 2005: 106–113. [Академия Google]
46. Доминго Х., Аяла Г., Симо А., де Вес Э., Мартинес-Коста Л., Марко П. Восстановление нерегулярных движений на флуоресцентных ангиограммах. Распознавание образов . 1997 год; 18: 805–821. [Google Scholar]
47. Nunes JC, Bouaoune Y, Delechelle E, Bunel P. Многомасштабная эластичная схема регистрации ангиограмм сетчатки. Comput Vis Image Underst . 2004 г.; 95: 129–149. [Google Scholar]
48. Кубецка Л., Ян Дж., Колар Р., Йирик Р. Эластичная регистрация для усреднения автофлуоресцентного изображения. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc , 2006: 1948–1951 гг. [PubMed] [Google Scholar]
49. Цай С.Л., Ли С.И., Ян Г., Линь К.С. Управляемый краем итеративный алгоритм с двойной начальной загрузкой по ближайшей точке для регистрации мультимодальной последовательности флуоресцентной ангиограммы. IEEE Trans Med Imaging . 2010 г.; 29: 636–649. [PubMed] [Google Scholar]
50. Стюарт К.В., Цай С-Л, Ройсам Б. Алгоритм итеративной ближайшей точки с двойной начальной загрузкой с применением для регистрации изображений сетчатки. IEEE Trans Med Imaging . 2003 г. ; 22: 1379–1394 гг. [PubMed] [Google Scholar]
51. Перес-Ровира А., Кабидо Р., Трукко Э., Маккенна С.Дж., Хюбшман Дж.П. RERBEE: Надежная и эффективная регистрация с помощью бифуркаций и удлиненных элементов, примененная к последовательностям флуоресцеиновой ангиограммы сетчатки. IEEE Trans Med Imaging . 2012 г.; 31: 140–150. [PubMed] [Google Scholar]
52. Фишлер М.А., Боллес Р.С. Консенсус случайной выборки: парадигма подбора модели с приложениями для анализа изображений и автоматизированной картографии. Коммуникации ACM . 1981 год; 24: 381–395. [Google Scholar]
53. Торр П.Х., Зиссерман А. MLESAC: новый надежный оценщик с приложением для оценки геометрии изображения. Comput Vision Image Underst . 2000 г.; 78: 138–156. [Google Scholar]
54. Эстрада Р., Томаси С., Кабрера М.Т., Уоллес Д.К., Фридман С.Ф., Фарсиу С. Исследовательская автоматическая сегментация сосудов на основе леса Дейкстры: приложения в непрямой видеоофтальмоскопии (VIO). Биомед Опт Экспресс . 2012 г.; 3: 327–339. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
55. Эсмаили М., Раббани Х., Мехри А., Дехгани А. Извлечение кровеносных сосудов сетчатки методом curlet-преобразования. 2009 г. 16-я Международная конференция IEEE по обработке изображений (ICIP) . 2009: 3353–3356. [Google Scholar]
56. Нимейер М., Стаал Дж., Ван Гинекен Б., Луг М., Абрамофф М.Д. Сравнительное исследование методов сегментации сосудов сетчатки в новой общедоступной базе данных. Медицинская визуализация 2004 . 2004: 648–656. [Google Scholar]
57. Бэй Х., Эсс А., Туйтелаарс Т., Ван Гул Л. Ускоренные надежные функции (SURF). Comput Vis Image Underst . 2008 г.; 110: 346–359. [Google Scholar]
58. Миколайчик К, Шмид К. Оценка производительности локальных дескрипторов. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intel . 2005 г.; 27: 1615–1630 гг. [PubMed] [Google Scholar]
59. Алахи А., Ортис Р. , Вандергейнст П. Freak: быстрая ключевая точка сетчатки. Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) . 2012: 510–517. [Google Академия]
60. Лоу ДГ. Отличительные особенности изображения из характерных точек, не зависящих от масштаба. Int J Comput Vis . 2004 г.; 60: 91–110. [Google Scholar]
61. Гонсалес RC, Вудс RE. Цифровая обработка изображений . 3-е изд. Река Аппер-Сэдл, Нью-Джерси: Прентис Холл; 2008: 665–679. [Google Scholar]
62. Пайзер С.М., Амберн Э.П., Остин Д.Д. и др. Адаптивное выравнивание гистограммы и его разновидности. Процесс обработки изображений Comput Vis Graph . 1987 год; 39: 355–368. [Google Scholar]
63. Чиу С.Дж., Изатт Дж.А., О’Коннелл Р.В., Винтер К.П., Тот К.А., Фарсиу С. Подтвержденная автоматическая сегментация патологии ВМД, включая друзы и географическую атрофию, на изображениях SD-OCT. Invest Ophthalmol Vis Sci . 2012 г.; 53: 53–61. [PubMed] [Google Scholar]
64. Lee JY, Chiu SJ, Шринивасан П.П. и др. Полностью автоматическое программное обеспечение для определения толщины сетчатки глаза с диабетическим макулярным отеком по изображениям, полученным с помощью систем Cirrus и Spectralis. Invest Ophthalmol Vis Sci . 2013; 54: 7595–7602. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
65. Фанг Л., Ли С.Х., Макнабб Р.П. и др. Быстрое получение и реконструкция изображений оптической когерентной томографии с помощью разреженного представления. IEEE Trans Med Imaging . 2013; 32: 2034–2049 гг. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
66. Кафи Р., Раббани Х., Селесник И.В. Трехмерное многомасштабное атомное представление оптической когерентной томографии, управляемое данными. IEEE Trans Med Imaging . В прессе. [PubMed] [Google Scholar]
67. Фридман Д., Паркер Дж.С., Кимбл Дж.А., Делори Ф.К., МакГвин Г. младший, Курсио КА. Количественное определение окрашенных флуоресцеином друз, связанных с возрастной дегенерацией желтого пятна.