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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.10 No.4
- 발행연도
- 2015.7
- 수록면
- 1,899 - 1,909 (11page)
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Glaucoma is one of the most common causes of blindness which is caused by increase of fluid pressure in the eye which damages the optic nerve and eventually causing vision loss. An automated technique to diagnose glaucoma disease can reduce the physicians’ effort in screening of Glaucoma in a person through the fundal retinal images. In this paper, optimal hyper analytic wavelet transform for Glaucoma detection technique from fundal retinal images is proposed. The optimal coefficients for transformation process are found out using the hybrid GSO-Cuckoo search algorithm. This technique consists of pre-processing module, optimal transformation module, feature extraction module and classification module. The implementation is carried out with MATLAB and the evaluation metrics employed are accuracy, sensitivity and specificity. Comparative analysis is carried out by comparing the hybrid GSO with the conventional GSO. The results reported in our paper show that the proposed technique has performed well and has achieved good evaluation metric values. Two 10- fold cross validated test runs are performed, yielding an average fitness of 91.13% and 96.2% accuracy with CGD-BPN (Conjugate Gradient Descent- Back Propagation Network) and Support Vector Machines (SVM) respectively. The techniques also gives high sensitivity and specificity values. The attained high evaluation metric values show the efficiency of detecting Glaucoma by the proposed technique.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Literature Survey
3. Proposed Glaucoma Detection Using Optimal Hyper Analytic Waveletco-Efficients
4. Results and Discussion
5. Conclusion
References
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Jun Cheng / 2013 / Superpixel Classification Based Optic Disc and Optic Cup Segmentation for Glaucoma Screening / IEEE transactions on Medical Imaging 32 (6) : 1019 ~ 1032
[학술지(정기간행물)] - Kim P.Y / 2013 / Novel Fractal Feature-Based Multiclass Glaucoma Detectionand Progression Prediction / IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 17 (2) : 269 ~ 276
[학술지(정기간행물)] - Dua. S / 2012 / Wavelet-Based Energy Features for Glaucomatous Image classification / IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine 16 (1) : 80 ~ 87
[학술지(정기간행물)] - Rajendra Acharya / 2011 / Automated Diagnosis of Glaucoma Using Texture and Higher Order Spectra Features / IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine 15 (3) : 449 ~ 455
[학술지(정기간행물)] - Muthu Rama Krishnan. M / 2012 / Data mining technique for automated diagnosis of glaucoma using higher order spectra and wavelet energy features / Knowledge-Based Systems 33 : 73 ~ 82
[학술지(정기간행물)] - Kim P.Y / 2013 / Novel Fractal Feature-Based Multiclass Glaucoma Detectionand Progression Prediction / IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 17 (2) : 269 ~ 276
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