Exudates and optic disk detection in retinal images of diabetic patients
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Diabetic retinopathy is the progressive pathological alterations in the retinal microvasculature that very often causes blindness. Because of its clinical significance, it will be helpful to have regular cost‐effective eye screening for diabetic patients by developing algorithms to perform retinal image analysis, fundus image enhancement, and monitoring. The two cost‐effective algorithms are proposed for exudates detection and optic disk extraction aimed for retinal images classification and diagnosis assistance. They represent the effort made to offer a cost‐effective algorithm for optic disk identification, which will enable easier exudates extraction, exudates detection and retinal images classification aimed to assist ophthalmologists while making diagnoses. The proposed algorithms apply mathematical modeling, which enables light intensity levels emphasis, easier optic disk and exudates detection, efficient and correct classification of retinal images. The algorithm is robust to various appearance changes of retinal fundus images and shows very promising results. Fundus images are classified into those that are healthy and those affected by diabetes, based on the detected optic disk and exudates. The obtained results indicate that the proposed algorithm successfully and correctly classifies more than 98% of the observed retinal images because of the changes in the appearance of retinal fundus images typically encountered in clinical environments. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».