Classification des images de glaucome à l'aide de différents classificateurs

Les progrès récents dans la méthode de classification du glaucome et les améliorations dans l'ac- curité de la classification. Le glaucome est une maladie oculaire grave qui entraîne une cécité permanente. Pour éviter cette cécité, la détection précoce du glaucome est essentielle. Notre recherche se concentre sur un système de classification automatique pour l'identification de la maladie, il est utilisé pour extraire les caractéristiques texturales des images rétiniennes qui sont utilisées pour distinguer les échantillons normaux et infectés. L'efficacité est évaluée à partir des sous-ensembles de caractéristiques classés et sélectionnés qui en résultent, en utilisant une machine à vecteurs de support, une optimisation minimale séquentielle, une forêt aléatoire et des techniques de classification de Nave Bayes. Ceci représente une revue détaillée des approches de classification existantes qui ont été appliquées à la classification du glaucome. Nous avons observé une précision d'environ 94 % en utilisant le classificateur SVM.