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Early Diagnosis of Diabetic Retinopathy using Random Forest Algorithm

机译：随机森林算法对糖尿病性视网膜病变的早期诊断

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The diabetic retinopathy is one of the most frequent causes of visual damage and vision loss. It can cause blindness in the absence of the diagnosis and the treatment. The automatic detection of the hard exudate in color fundus retinal images is an important task to early diagnosis the diabetic retinopathy. In this paper, a hard exudate detection algorithm is proposed. It is based on the application of a learning method to retinal image with removed optic disk. This paper proposes the use of Random Forest algorithm with a specific parameter from which a binary mask of exudate is obtained after intensity thresholding. It achieves 91.40% for sensitivity and 94.38% for the accuracy.
机译：糖尿病性视网膜病是视力损害和视力丧失的最常见原因之一。如果没有诊断和治疗，可能会导致失明。自动检测彩色眼底视网膜图像中的硬性渗出液是早期诊断糖尿病性视网膜病的重要任务。本文提出了一种硬性渗出液检测算法。它基于一种学习方法在去除视盘的视网膜图像上的应用。本文提出使用具有特定参数的随机森林算法，在强度阈值化之后从中获得渗出液的二进制掩码。灵敏度达到91.40％，准确度达到94.38％。

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