Exudat är det primära tecknet på Diabetisk retinopati. Tidig upptäckt kan potentiellt minska risken för blindhet. En automatisk metod för att upptäcka exsudat från digitala bilder av lågkontrast av retinopatipatienter med icke-dilaterade pupiller med hjälp av en Fuzzy CMeans (FCM) klustering föreslås. Kontrastförbättring förbehandling tillämpas innan fyra funktioner, nämligen intensitet, standardavvikelse på intensitet, färgton och ett antal kant pixlar, extraheras för att leverera som indataparametrar till grov segmentering med hjälp av FCM klustermetoden. Det första resultatet finjusteras sedan med morfologiska tekniker. Detektionsresultaten valideras genom att jämföra med de oftalmologernas handritade marksanningar. Känslighet, specificitet, positivt prediktivt värde (PPV), positivt sannolikhetsförhållande (PLR) och noggrannhet används för att utvärdera den totala prestandan. Det finns att den föreslagna metoden upptäcker exsuderas framgångsrikt med känslighet, specificitet, PPV, PLR och noggrannhet 87. 28%, 99,24%, 42,77%, 224,26 respektive 99,11%.
Sopharak m.fl. REF föreslog en metod för att automatiskt extrahera exsudaterna från bilderna av diabetespatienter med icke-utspädd elev.
Automatic Exudate Detection from Non-dilated Diabetic Retinopathy Retinal Images Using Fuzzy C-means Clustering
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}