論文の概要: A novel approach for glaucoma classification by wavelet neural networks
using graph-based, statisitcal features of qualitatively improved images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12099v1
- Date: Fri, 24 Jun 2022 06:19:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-28 00:00:39.107168
- Title: A novel approach for glaucoma classification by wavelet neural networks
using graph-based, statisitcal features of qualitatively improved images
- Title(参考訳): 定性的改善画像のグラフに基づく静的特徴を用いたウェーブレットニューラルネットワークによる緑内障の分類
- Authors: N. Krishna Santosh, Dr. Soubhagya Sankar Barpanda
- Abstract要約: 我々は、最適な拡張網膜画像特徴にウェーブレットニューラルネットワーク(WNN)を用いた新しい緑内障分類手法を提案する。
WNN分類器の性能は、様々なデータセットを持つ多層パーセプトロンニューラルネットワークと比較される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we have proposed a new glaucoma classification approach that
employs a wavelet neural network (WNN) on optimally enhanced retinal images
features. To avoid tedious and error prone manual analysis of retinal images by
ophthalmologists, computer aided diagnosis (CAD) substantially aids in robust
diagnosis. Our objective is to introduce a CAD system with a fresh approach.
Retinal image quality improvement is attempted in two phases. The retinal image
preprocessing phase improves the brightness and contrast of the image through
quantile based histogram modification. It is followed by the image enhancement
phase, which involves multi scale morphological operations using image specific
dynamic structuring elements for the retinal structure enrichment. Graph based
retinal image features in terms of Local Graph Structures (LGS) and Graph
Shortest Path (GSP) statistics are extracted from various directions along with
the statistical features from the enhanced retinal dataset. WNN is employed to
classify glaucoma retinal images with a suitable wavelet activation function.
The performance of the WNN classifier is compared with multilayer perceptron
neural networks with various datasets. The results show our approach is
superior to the existing approaches.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ウェーブレットニューラルネットワーク(wnn)を用いて,網膜画像の最適拡張を行う新しい緑内障分類手法を提案する。
眼科医による網膜画像の退屈でエラーな手作業による解析を避けるため、コンピュータ支援診断(CAD)は堅牢な診断を実質的に支援する。
我々の目標は、新しいアプローチでCADシステムを導入することである。
網膜の画質改善は2つのフェーズで試みられている。
網膜画像前処理フェーズは、クオンタイルベースのヒストグラム修正により画像の輝度とコントラストを向上させる。
続いて、網膜構造強化のための画像特異的動的構造要素を用いた多スケール形態素演算を含む画像強調位相が続く。
局所グラフ構造(LGS)とグラフショートパス(GSP)の統計量からグラフベースの網膜画像の特徴を抽出し,拡張された網膜データセットから統計的特徴を抽出する。
WNNは、適切なウェーブレット活性化機能を有する緑内障網膜画像の分類に使用される。
WNN分類器の性能は、様々なデータセットを持つ多層パーセプトロンニューラルネットワークと比較される。
その結果,既存のアプローチよりも優れたアプローチが得られた。
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