Andere Kunden interessierten sich auch für
![Traitement de la lombalgie]( "Traitement de la lombalgie")
Traitement de la lombalgie26,99 €![La genèse de la plus grande entreprise du monde]( "La genèse de la plus grande entreprise du monde")
La genèse de la plus grande entreprise du monde26,99 €![Facteurs de risque comportementaux pour la transmission et la prise en charge du trachome]( "Facteurs de risque comportementaux pour la transmission et la prise en charge du trachome")
Facteurs de risque comportementaux pour la transmission et la prise en charge du trachome26,99 €![Efficacité des protocoles utilisés pour l'alimentation artificielle à l'aide de préparations pour nourrissons]( "Efficacité des protocoles utilisés pour l'alimentation artificielle à l'aide de préparations pour nourrissons")
Efficacité des protocoles utilisés pour l'alimentation artificielle à l'aide de préparations pour nourrissons26,99 €![Examen de quelques algorithmes de détection de caractéristiques locales]( "Examen de quelques algorithmes de détection de caractéristiques locales")
Examen de quelques algorithmes de détection de caractéristiques locales23,99 €![Image de famille]( "Image de famille")
Image de famille51,99 €![Conséquences du non-respect de l'aide aux familles]( "Conséquences du non-respect de l'aide aux familles")
Conséquences du non-respect de l'aide aux familles26,99 €
La morphologie de la rétine indique des maladies telles que la rétinopathie diabétique, le glaucome et l'hypertension. L'extraction automatique de lésions à partir d'images rétiniennes peut contribuer au diagnostic précoce et au dépistage de maladies courantes telles que la rétinopathie diabétique. L'identification automatique des pathologies exsudatives dans les images du fond d'oeil de la rétinopathie est basée sur le regroupement de moyens flous. Cette approche utilise une exécution séquentielle unique d'opérateurs morphologiques pour extraire les caractéristiques des images de fond d'oeil comme les vaisseaux, les lésions rouges et les lésions blanches, ainsi qu'une analyse des caractéristiques de texture. Enfin, les caractéristiques sélectionnées sont transmises au classificateur bien connu de la machine à vecteur de support (SVM) qui classe les images en classes normales et anormales, et les régions anormales peuvent être extraites.