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Diagnostic Support tor Glaucoma Using Retinal Images: A Hybrid Image Analysis and Data Mining Approach

机译：使用视网膜图像的诊断支持Tor Glaucoma：混合图像分析和数据挖掘方法

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The availability of modern imaging techniques such as Confocal Scanning Laser Tomography (CSLT)for capturing high-quality optic nerve images offer the potential for developing automatic and objective methods for diagnosing glaucoma. We present a hybrid approach that features the analysis ofCSLT images using moment methods to derive abstract image defining features. The features are then used to train classifers for automatically distinguishing CSLT images of normal and glaucoma patient. As a first, in this paper, we present investigations in feature subset selction methods for reducing the relatively large input space produced by the moment methods. We use neural networks and support vector machines to determine a sub-set of moments that offer high classification accuracy. We demonstratee the efficacy of our methods to discriminate between healthy and glaucomatous optic disks based on shape information automatically derived from optic disk topography and reflectance images.
机译：用于捕获高质量视神经图像的共聚焦扫描激光断层扫描（CSLT）的现代成像技术的可用性提供了开发用于诊断青光眼的自动和客观方法的可能性。我们介绍了一种混合方法，它使用矩法衍生抽象图像定义特征的瞬间方法分析了循环图像的分析。然后，该特征用于培训用于自动区分正常和青光眼患者的CSLT图像的分类器。作为首先，在本文中，我们在特征子集合方法中提出了对瞬间方法产生的相对大的输入空间的调查。我们使用神经网络并支持向量机来确定提供高分类准确性的瞬间的子集。我们展示了我们基于自动来自光盘地形和反射图像的形状信息来区分健康和青光眼光盘之间的效果。

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