Segmentation of retina images to ex

Segmentation of retina images to extract abnormalities, and in particular, exudates, using fuzzy c-means have been
used successfully in earlier work. Mathematical morphology has also been used to extract exudates and micro
aneurysms 9, 13. Hue and intensity characteristics of regions of interest have been utilized in exudates extraction 10.
Naive Bayes and SVM classification has been used to classify exudates 14. Micro aneurysms have been detected
using Gabor filters 15. Decision Support systems have been used to classify diabetic retinopathy images 12. Machine
learning has been used for exudates extraction 14. Decision trees along with association rule mining has been used
for general medical image classification 17. A comparative study of Case Based Reasoning and data mining has been
carried out 16. These approaches have been confined to DR cases. In our proposed algorithm, the Decision Tree
approach has been employed to integrate AMD cases with DR. The advantage is in the use of contextual
information to differentiate between AMD and DR.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบ่งภาพเรตินาจะแยกความผิดปกติ และโดยเฉพาะ อย่างยิ่ง exudates เอิบ c หมายความว่าใช้ได้ใช้ประสบความสำเร็จในการทำงานก่อนหน้านี้ สัณฐานวิทยาคณิตศาสตร์ยังถูกใช้เพื่อแยก exudates และไมโครaneurysms 9, 13 มีการใช้ลักษณะสีสันและความเข้มของภูมิภาคที่น่าสนใจใน exudates แยก 10Naive Bayes และ SVM ประเภทถูกใช้เพื่อจัดประเภท exudates 14 มีการตรวจพบไมโคร aneurysmsใช้กาบอร์กรอง 15 การใช้ระบบสนับสนุนการตัดสินใจในการจัดประเภทภาพโรคเบาหวาน 12 เครื่องจักรเรียนรู้มีการใช้สำหรับสกัด exudates 14 ต้นไม้ตัดสินใจพร้อมกับเชื่อมโยงกฎการทำเหมืองแร่มีการใช้การจัดภาพทางการแพทย์ทั่วไป 17 การศึกษาเปรียบเทียบของกรณีและปัญหาโดยใช้เหตุผลและการทำเหมืองข้อมูลได้ดำเนินการ 16 แนวทางเหล่านี้ได้ถูกจำกัดไปกรณี DR ในเราเสนออัลกอริทึม ต้นไม้การตัดสินใจวิธีได้รับการว่าจ้างเพื่อรวมกรณี AMD กับ DR ข้อดีคือใช้ของบริบทข้อมูลเพื่อแบ่งแยกระหว่าง AMD และ DR

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การแบ่งส่วนของภาพจอประสาทตาผิดปกติในการสกัดและโดยเฉพาะอย่างยิ่งสารที่หลั่งโดยใช้เลือนคหมายถึงได้รับการ
ใช้ประสบความสำเร็จในการทำงานก่อนหน้านี้ สัณฐานคณิตศาสตร์ยังได้รับการใช้ในการสกัดสารที่หลั่งและไมโคร
โป่งพอง 9 13. เว้และลักษณะความรุนแรงของภูมิภาคที่น่าสนใจได้รับการใช้ในการสกัดสารที่หลั่ง 10.
เบส์ซื่อๆและการจำแนก SVM ถูกนำมาใช้ในการจำแนกสารที่หลั่ง 14. โป่งพองไมโครได้รับการตรวจพบ
ใช้ Gabor กรอง 15. ระบบสนับสนุนการตัดสินใจได้ถูกนำมาใช้ในการจำแนกภาพเบาหวาน 12. เครื่อง
การเรียนรู้มีการใช้สารที่หลั่งสกัด 14. ต้นไม้ตัดสินใจพร้อมกับการทำเหมืองแร่กฎสมาคมได้รับการใช้
สำหรับการจำแนกภาพทางการแพทย์ทั่วไป 17. การศึกษาเปรียบเทียบกรณี จากเหตุผลและการทำเหมืองข้อมูลได้รับการ
ดำเนินการ 16. วิธีการเหล่านี้ได้รับการคุมขังในกรณี DR ในขั้นตอนวิธีการที่นำเสนอของเราต้นไม้ตัดสินใจ
วิธีการได้รับการว่าจ้างเพื่อบูรณาการกับกรณีของเอเอ็มดีอาร์ ข้อดีคือในการใช้บริบท
ข้อมูลที่แตกต่างระหว่าง AMD และ DR

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การแบ่งส่วนของภาพที่จะแยกความผิดปกติของจอประสาทตา และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง สารที่หลั่งโดยใช้ฟัซซีซีมีนได้
ใช้เรียบร้อยแล้ว เร็ว ทำงาน โครงสร้างทางคณิตศาสตร์ยังถูกใช้เพื่อแยกสารที่หลั่งและไมโคร
aneurysms 9 , 13 สีและลักษณะความเข้มของพื้นที่ที่น่าสนใจมีการใช้ในการสกัดสารที่หลั่ง
10 .Bayes ไร้เดียงสาและการจำแนก SVM ได้ถูกใช้เพื่อแยกสารที่หลั่ง 14 ไมโคร aneurysms ได้ถูกตรวจพบโดยใช้กาบอร์ฟิลเตอร์
15 ระบบสนับสนุนการตัดสินใจได้ถูกใช้เพื่อแยกภาวะเบาหวานขึ้นจอประสาทตา ภาพที่ 12 การเรียนรู้ของเครื่อง
ถูกใช้สำหรับการสกัดสารที่หลั่ง 14 การตัดสินใจของต้นไม้พร้อมกับกฎสมาคมเหมืองแร่ได้ถูกใช้สำหรับการจำแนกภาพ
แพทย์ทั่วไป 17ศึกษาเปรียบเทียบกรณีใช้เหตุผลและข้อมูลเหมืองแร่ได้รับ
ดำเนินการ 16 วิธีเหล่านี้ได้ถูกคับ ดร กรณี ในการนำเสนอขั้นตอนวิธีต้นไม้การตัดสินใจ
วิธีการได้รับงานรวมกรณี AMD กับ ดร. ประโยชน์ในการใช้งานของข้อมูลบริบท
เพื่อความแตกต่างระหว่าง AMD และดร.