Katarakt är en av de främsta orsakerna till blindhet i världens befolkning. En metod för att utvärdera suddighet för grå starr diagnos i näthinnan bilder med glaskroppen opacitet föreslås i detta papper. Tre typer av egenskaper extraheras, som inkluderar pixel antal synliga strukturer, genomsnittlig kontrast mellan kärl och bakgrund, och lokal standardavvikelse. För att undvika fel upptäckt av glaskroppens opacitet som näthinnestrukturer föreslås en morfologisk metod för att upptäcka och avlägsna sådana skador från segmenteringen av näthinnans synliga struktur. Baserat på de extraherade funktionerna tränas ett beslutsträd för att klassificera retinala bilder i fem grader av suddighet. Den föreslagna metoden testades med hjälp av 1355 kliniska retinalbilder, och noggrannheten i två-klass klassificering och fem-gradig gradering jämfört med den för manuell gradering är 92,8% respektive 81,1%. Kappavärdet mellan automatisk och manuell gradering är 0,74 i femgradig gradering, där både varians och P-värde är mindre än 0,001. Experimentella resultat visar att graderingsskillnaden mellan automatisk och manuell gradering ligger inom 1 grad, vilket är en stor förbättring jämfört med andra tillgängliga metoder. Den föreslagna klassificeringsmetoden ger ett universellt mått på kataraktens svårighetsgrad och kan underlätta beslut om kataraktkirurgi.
(3) Lokal funktionsbaserad metod: Den lokala standardavvikelsen användes i REF.
An Approach to Evaluate Blurriness in Retinal Images with Vitreous Opacity for Cataract Diagnosis
{'venue': 'Journal of healthcare engineering', 'journal': 'Journal of healthcare engineering', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}