コンピュータ工学および情報技術ジャーナル

GLCM 特徴抽出器を使用した黄斑浮腫の検出のための堅牢な方法

レシュナ・T と シャジ・L

GLCM 特徴抽出器を使用した黄斑浮腫の検出のための堅牢な方法

糖尿病黄斑浮腫（DME）は、失明の最も一般的な原因です。DMEを早期に検出することで、視力障害を回避できます。視力を脅かす病気が人間の視力に与える影響を評価するために、2段階の方法論が提案されています。これは、視力が大幅に低下する前に、カラー眼底画像からDMEの重症度を検出して分類するためのものです。DMEの検出は、正常な眼底画像を使用した教師あり学習アプローチによって実行されます。眼底画像の全体的な特徴は、GLCM特徴抽出技術によってキャプチャされ、正常な画像と病気の画像を区別します。黄斑領域の回転対称性に基づくアルゴリズムは、病気の重症度を調べます。提案された方法は、視力低下の前に糖尿病性DMEを検出するための効果的で臨床的に実行可能な技術です。