Klassifizierung von Glaukombildern mit Hilfe verschiedener Klassifikatoren

Die jüngsten Fortschritte in der Glaukom-Klassifizierungsmethode und Verbesserungen in der Klassifizierungsgenauigkeit. Das Glaukom ist die gefährlichste Augenkrankheit, die zu einer dauerhaften Erblindung führt, so dass eine frühzeitige Erkennung des Glaukoms unerlässlich ist, um eine Erblindung zu vermeiden. Unsere Forschung konzentriert sich auf ein automatisiertes Klassifizierungssystem zur Identifizierung von Krankheiten. Es wird verwendet, um Texturmerkmale aus Netzhautbildern zu extrahieren, die zur Unterscheidung zwischen normalen und infizierten, kranken Proben verwendet werden. Die Effektivität der resultierenden geordneten und ausgewählten Teilmengen von Merkmalen wird mit Hilfe einer Support-Vektor-Maschine, sequentieller Minimaloptimierung, Random Forest und Nave Bayes-Klassifizierungstechniken gemessen. Dies ist ein detaillierter Überblick über bestehende Klassifizierungsansätze, die für die Glaukomklassifizierung verwendet wurden. Mit dem SVM-Klassifikator erzielten wir eine Genauigkeit von etwa 94 %.