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【24h】

Design and Implementation of Inspection Model for knowledge Patterns Classification in Diabetic Retinal Images

机译：糖尿病视网膜图像中知识模式分类检查模型的设计与实现

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Diabetes is one of the major health issues. In diabetes patient one serious problem experience is the Diabetic Retinopathy (DR) and visual deficiency and is vascular disease of retina. Hence prediction of DR from patient eye retina becomes very crucial at early stage to cure. We focuses on presenting an empirical method in this research to collect required data and then developing several models to predict the chance of diabetic retinopathy.Here we use diabetic eye retina image dataset as input for prediction and evaluation. There are many techniques and algorithms that help to diagnose DR in retinal fundus images. We utilized some data mining techniques such as Support vector machine (SVM), na?ve bayes and Local binary pattern (LBP) to extract image features and analyze image dataset.
机译：糖尿病是主要的健康问题之一。在糖尿病患者中，一个严重的问题经验是糖尿病视网膜病变（DR）和视觉缺乏，是视网膜的血管疾病。因此，从患者眼睛视网膜的预测在早期治疗的早期患者变得非常重要。我们专注于在本研究中提出经验方法，以收集所需的数据，然后开发几种模型以预测糖尿病视网膜病变的可能性。它使用糖尿病眼视网膜图像数据集作为预测和评估的输入。有许多技术和算法有助于诊断视网膜眼底图像中的DR。我们利用了一些数据挖掘技术，例如支持向量机（SVM），NA贝雷斯和局部二进制模式（LBP），以提取图像特征和分析图像数据集。

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