Автоматическая сегментация микроаневризмов на изображениях глазного дна
Аннотация
Объектом исследования является алгоритм, способный сегментировать микроаневризмы на изображениях глазного дна.
Цель работы – разработать алгоритм машинного обучения для
сегментации микроаневризм на изображениях глазного дна на языке MATLAB.
В работе рассматриваются упрощенное объяснение диабетитеской
ретинопатии, используемая база данных, классификатор Байеса в качестве алгоритма машинного обучения.
Мы использовали наивную байесовскую классификацию и получили следующие результаты: положительная прогностическая ценность составила 63,02 %, отрицательная прогностическая ценность – 99,77 %, чувствительность составила 97,98 %, специфичность – 94,09 %, точность – 94,45 %.
Цель работы – разработать алгоритм машинного обучения для
сегментации микроаневризм на изображениях глазного дна на языке MATLAB.
В работе рассматриваются упрощенное объяснение диабетитеской
ретинопатии, используемая база данных, классификатор Байеса в качестве алгоритма машинного обучения.
Мы использовали наивную байесовскую классификацию и получили следующие результаты: положительная прогностическая ценность составила 63,02 %, отрицательная прогностическая ценность – 99,77 %, чувствительность составила 97,98 %, специфичность – 94,09 %, точность – 94,45 %.