A Novel Approach for Glaucoma Classification by Wavelet Neural Networks Using Statistical and Graph-Based Features of Qualitatively Improved Images
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we have proposed a new glaucoma classification approach that employs a wavelet neural network (WNN) on optimally enhanced retinal images' features.To avoid tedious and error-prone manual analysis of retinal images, computer-aided diagnosis (CAD) substantially aids in robust diagnosis.Our proposal has a significant contribution to make in all major CAD phases.Retinal image quality improvement is attempted in two phases.The retinal image preprocessing phase improves the brightness and contrast of the image through quantile-based histogram modification.It is followed by the image structural enhancement phase, which involves multi-scale morphological operations using image-specific dynamic structuring elements (SE).Graph-based retinal image features in terms of Local Graph Structures (LGS) and Graph Shortest Path (GSP) statistics are extracted from various directions along with the statistical features from the enhanced images.WNN is employed to classify glaucoma retinal images with a suitable wavelet activation function.The performance of the WNN classifier is compared with that of multilayer perceptron neural networks (MLP) and the state-of-the art approaches to prove its efficacy.
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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 | 0,000 |
| 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 ».