Clasificación de imágenes de glaucoma mediante diferentes clasificadores

Los recientes avances en el método de clasificación del glaucoma y las mejoras en la exactitud de la clasificación. El glaucoma es una enfermedad ocular grave que provoca ceguera permanente, por lo que su detección precoz es esencial para evitarla. Nuestra investigación se centra en un sistema de clasificación automatizado para la identificación de enfermedades, que se utiliza para extraer características texturales de imágenes de retina que se utilizan para distinguir entre muestras normales y muestras infectadas. La eficacia se mide a partir de los subconjuntos de características resultantes clasificados y seleccionados mediante una máquina de vectores soporte, optimización mínima secuencial, bosque aleatorio y técnicas de clasificación Nave Bayes. Esto representa una revisión detallada de los enfoques de clasificación existentes que se han aplicado a la clasificación del glaucoma. Observamos una precisión de alrededor del 94 % utilizando el clasificador SVM.