Ett robust och automatiskt system har utvecklats för att upptäcka den visuella axeln och extrahera viktiga funktioner landmärken från slits-lampa fotografier, och objektivt gradera svårighetsgraden av nukleär skleros baserat på intensiteten av dessa landmärken. Med linjär regression väljer vi först de funktioner som spelar viktiga roller i klassificeringen och sedan passar en linjär graderingsfunktion. Vi utvärderade klassificeringsfunktionen med hjälp av mänskliga kvaliteter som felgränser för "grundsanning" kvaliteter, och jämförde maskinkvaliteterna med de mänskliga kvaliteterna. Som förväntat påskyndar det automatiska systemet avsevärt klassificeringsprocessen och de beräknade kvaliteterna är konsekventa och reproducerbara. Maskinklassificeringstiden för en bild är mindre än 2 sekunder på en Pentium III 996MHz-maskin medan mänsklig gradering tar ca 2 minuter. Statistiska resultat visar att systemets förutsedda betyg är mycket tillförlitliga. För testuppsättningen 141 bilder, med korrekt klassificering definierad genom en tolerans av en gradnivåskillnad från den mänskliga kvaliteten, har det automatiserade systemet en graderingsnoggrannhet på 95,8 % baserat på AREDS graderingsskala.
De föreslagna intensitetsbaserade egenskaperna för klassificeringsuppgiften.
An Automatic System for Classification of Nuclear Sclerosis from Slit-Lamp Photographs 1
{'venue': 'MICCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}