Early Detection of Diabetic Retinopathy Utilizing Advanced Fuzzy Logic Techniques
Notice bibliographique
Résumé
The escalating prevalence of diabetes globally, exacerbated by lifestyle changes postpandemic-including increased screen time, sedentary behavior, and remote workhas consequently driven a surge in associated complications, notably, Diabetic Retinopathy (DR).This ocular complication presents a pressing concern due to its potential to precipitate irreversible vision loss.Consequently, the necessity for timely and accurate DR detection is paramount, especially in circumstances where conventional diagnostic approaches are either challenging or financially prohibitive.Capitalizing on the prowess of fuzzy logic in managing uncertainties, this study introduces an innovative application of Extended Fuzzy Logic for the early-stage detection of DR.Rather than focusing solely on overt symptoms, this approach discerns subtle similarities in retinal irregularities between diabetic patients and non-diabetic individuals.To quantify these similarities, the 'f-validity' value was computed based on DR risk factors and associated symptoms, which were subsequently transformed into membership function values.The aggregation of these values was facilitated by the Ordered Weighted Averaging (OWA) operator.The experimental outcomes of this approach align satisfactorily with expert anticipations, boasting an accuracy of 90%, a precision of 92.2%, and a sensitivity of 75%.These results, when juxtaposed against contemporary studies in the field, underscore the promise of this scheme in advancing early diagnostics of DR.The study thus proposes a potential solution that leverages the power of fuzzy logic to address the burgeoning challenge of DR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».