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La morfología de la retina indica enfermedades como la retinopatía diabética, el glaucoma y la hipertensión. La extracción automática de lesiones a partir de imágenes de retina puede ayudar en el diagnóstico precoz y la detección de enfermedades comunes como la retinopatía diabética. Identificación automatizada de patologías de exudados en imágenes de fondo de ojo de retinopatía basada en fuzzy c means clustering. Este enfoque emplea una ejecución secuencial única de operadores morfológicos para extraer características de la imagen de fondo de ojo como vasos, lesiones rojas y lesiones blancas…mehr

Produktbeschreibung
La morfología de la retina indica enfermedades como la retinopatía diabética, el glaucoma y la hipertensión. La extracción automática de lesiones a partir de imágenes de retina puede ayudar en el diagnóstico precoz y la detección de enfermedades comunes como la retinopatía diabética. Identificación automatizada de patologías de exudados en imágenes de fondo de ojo de retinopatía basada en fuzzy c means clustering. Este enfoque emplea una ejecución secuencial única de operadores morfológicos para extraer características de la imagen de fondo de ojo como vasos, lesiones rojas y lesiones blancas junto con el análisis de características de textura. Finalmente, las características seleccionadas se pasan al conocido clasificador de máquina de vectores de soporte (SVM) que clasifica las imágenes en clases normales y anormales y se pueden extraer las regiones anormales.
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Autorenporträt
Prof Anoop Balakrishnan Kadan, con 8 años de experiencia en la enseñanza en kerala karnataka.