Exudat är ett av de primära tecknen på diabetesretinopati, som är en huvudorsak till blindhet och kan förebyggas med en tidig screening. I denna tidning har författare försökt att upptäcka exsudat med hjälp av bakåtutbredning neurala nätverk. Det offentligt tillgängliga diabetesretinopatidatasetet DIARETDB1 har använts i utvärderingsprocessen. För att förhindra att den optiska disken stör exsudatdetektionen elimineras den optiska disken. Betydande egenskaper identifieras från bilderna efter förbehandling med hjälp av två metoder: Beslutsträd och GA-CFS-metoden används som indata till BPN-modellen för att upptäcka exsudat och icke-exsudater på pixelnivå. Resultaten visar att BPN-prestandan med egenskaper som identifierats av beslutsträdet och GA_CFS-metoden har överträffat BPN-prestandan med alla ingångar. BPN-klassifier bästa prestanda hittades med känslighet på 96,97 %, specificitet på 100% och klassificeringsnoggrannhet på 98,45 %.
Karegowda m.fl. I REF föreslogs en exsuderad detektionsmetod med hjälp av neurala nätverk med bakåtutbredning.
Exudates Detection in Retinal Images using Back Propagation Neural Network
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}