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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 932 - 936 (5page)
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For the diagnosis of cataracts, the judgment of medical staff is very important, and an artificial intelligence technique using image processing may be used as a means to assist. In this study, we propose an algorithm for medical diagnosis to diagnose the presence and severity of cataracts. To this end, the ROI was first specified in the slit lamp image of the patient"s eyeball, and the lens and the background light reflection area were separated within the area. Subsequently, an average of pixel values for each RGB channel in the lens area, and an average, variance, standard deviation, and entropy of pixel values in a gray channel are extracted to create a data set. This data set was trained and tested through a Random-Forest classifier to obtain a classification accuracy performance of 90.58%. For objective performance comparison of this study, SVM, KNN, ,K-Means, and Hierarchical Clustering techniques were used and the results were compared and analyzed.
목차
Abstract
I. 서론
II. 관련연구
Ⅲ. Lens Region Detection and Cataract Severity Classification
Ⅳ. Experimental Results
V. Conclusion
참고문헌
참고문헌 (0)
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