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视网膜渗出物检测使用新颖的模糊聚类方法

文摘

目前有兴趣增加治疗图像处理在大多数领域的工程。成像形态提供了解剖学的详细信息。它也有助于疾病的发现及其进步的治疗。糖尿病性视网膜病变(DR)的主要标志是渗出液在慢性疾病导致严重的视力丧失。分泌物是流露出血液的遗迹和蛋白质粒子从视网膜的血管受损。激光治疗需要精确定位的渗出液通过激光除忠实的烧伤。fundoscope图像的分割将帮助眼科医生的诊断、分类和确定严重程度。多个方法设计开发用于医学图像分割阈值的基础上,区域增长,马尔可夫随机模型,聚类,可变形模型,分类器、神经网络、期望最大化和支持向量机等。这些模糊聚类方法较复杂,都在积极行动。本文在绩效评估的模糊C聚类算法(FCM),内核诱导FCM (KFCM)和空间FCM SFCM算法完成。

Ravindraiah R和钱德拉Mohan Reddy M

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