Abstract-Diabetiskt makulaödem (DME) är ett avancerat symptom på diabetesretinopati och kan leda till irreversibel synförlust. I detta dokument föreslås en tvåstegsmetod för upptäckt och klassificering av DME allvarlighetsgrad från färg fondus bilder. DME-detektion sker via en övervakad inlärningsmetod med hjälp av de normala fondusbilderna. En funktionsextraktion teknik införs för att fånga de globala egenskaperna hos fondus bilder och diskriminera det normala från DME-bilder. Sjukdomens svårighetsgrad bedöms med hjälp av ett rotationsasymmetrimått genom att undersöka symmetrin i makularegionen. Resultaten av den föreslagna metoden och de föreslagna särdragen utvärderas mot bakgrund av flera allmänt tillgängliga datauppsättningar. Detektionsprestandan har en känslighet på 100% med specificitet mellan 74 % och 90 %. Fall som kräver omedelbar remiss upptäcks med en känslighet på 100 % och en specificitet på 97 %. Noggrannheten i svårighetsgradsklassificeringen är 81 % för måttliga fall och 100 % för svåra fall. Dessa resultat visar att den föreslagna lösningen är effektiv.
En tvåstegsmetod användes för att upptäcka och klassificera DME allvarlighetsgrad av fundus bilder REF.
Automatic assessment of macular edema from color retinal images
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}