maligniteter där en diabetespatient lider av allvarlig synförlust på grund av den drabbade makulan. Det påverkar personens centrala syn och orsakar blindhet i svåra fall. I denna artikel föreslår vi ett automatiserat medicinskt system för klassificering av diabetisk makulopati som kommer att hjälpa oftalmologer i tidig upptäckt av sjukdomen. Det föreslagna systemet extraherar makula från digital retinal bild med hjälp av den vaskulära strukturen och optiska skivan plats. Det skapar en binär karta för möjliga exsudera regioner med filterbanker och formulerar en detaljerad funktion vektor för alla regioner. Systemet använder en Gaussian Blandning Modell-baserad klassificerare till näthinnan bild i olika stadier av makulopati genom att använda macula koordinater och exudate funktionen set. Utvärderingen av det föreslagna systemet utförs med hjälp av allmänt tillgängliga standard retinal bilddatabaser. Resultaten av vårt system har jämförts med andra metoder i litteraturen i termer av känslighet, specificitet, positivt prediktivt värde och noggrannhet. Vårt system ger högre värden jämfört med andra på samma databaser vilket gör det lämpligt för ett automatiserat medicinskt system för klassificering av diabetisk makulopati.
Tariq m.fl. REF beskrev ett system för att upptäcka makulopati och dess stadier med hjälp av klassificeringen baserad på Gaussisk blandningsmodell (GMM).
Automated Detection and Grading of Diabetic Maculopathy in Digital Retinal Images
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}