Erkennung von Läsionen mithilfe der segmentierten Struktur der Netzhaut
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Die Morphologie der Netzhaut weist auf Krankheiten wie diabetische Retinopathie, Glaukom und Bluthochdruck hin. Die automatische Extraktion von Läsionen aus Netzhautbildern kann bei der Früherkennung und dem Screening häufiger Krankheiten wie der diabetischen Retinopathie helfen. Die automatisierte Identifizierung von Exsudatpathologien in Retinopathie-Fundusbildern basiert auf Fuzzy-Clustering. Dieser Ansatz verwendet eine einzigartige sequenzielle Ausführung morphologischer Operatoren, um Fundusbildmerkmale wie Gefäße, rote Läsionen und weiße Läsionen zusammen mit einer Texturmerkma...
Die Morphologie der Netzhaut weist auf Krankheiten wie diabetische Retinopathie, Glaukom und Bluthochdruck hin. Die automatische Extraktion von Läsionen aus Netzhautbildern kann bei der Früherkennung und dem Screening häufiger Krankheiten wie der diabetischen Retinopathie helfen. Die automatisierte Identifizierung von Exsudatpathologien in Retinopathie-Fundusbildern basiert auf Fuzzy-Clustering. Dieser Ansatz verwendet eine einzigartige sequenzielle Ausführung morphologischer Operatoren, um Fundusbildmerkmale wie Gefäße, rote Läsionen und weiße Läsionen zusammen mit einer Texturmerkmalanalyse zu extrahieren. Schließlich werden die ausgewählten Merkmale an den bekannten Support-Vector-Machine-(SVM)-Klassifikator übergeben, der die Bilder in normale und abnormale Klassen klassifiziert und abnormale Bereiche extrahiert werden können.
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