基于机器学习方法的糖尿病视网膜病变分类
计算机视觉与模式识别
2024-12-04 v1 机器学习
摘要
糖尿病视网膜病变是已知最常见的疾病之一，是糖尿病患者影响视力的并发症。 initially，糖尿病视网膜病变可能没有症状或仅引起轻度视力问题。最终，它可能导致失明。因此，及早检测症状有助于避免失明。本文present了一些关于糖尿病视网膜病变特征的实验，如外泡物 (exudates) 的属性、血管的属性以及微动脉瘤 (microaneurysm) 的属性。利用这些特征，我们可以对健康、轻度非增殖性、中度非增殖性、重度非增殖性和增殖性 DR 阶段进行分类。采用支持向量机 (SVM)、随机森林和朴素贝叶斯分类器进行分类。最终发现，随机森林在更高的准确率、灵敏度和特异度方面表现最佳，分别为 76.5%、77.2% 和 93.3%。
引用
@article{arxiv.2412.02265,
title = {Diabetic Retinopathy Classification from Retinal Images using Machine Learning Approaches},
author = {Indronil Bhattacharjee and Al-Mahmud and Tareq Mahmud},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.02265},
year = {2024}
}
备注
5 pages, 9 figures, 2 tables. International Conference on Advanced Engineering, Technology and Applications (ICAETA-2021), Istanbul, Turkey