فایل ورد کامل تحلیل عملکرد تصویر شبکیه ای قطعه سازی رگ خونی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل تحلیل عملکرد تصویر شبکیه ای قطعه سازی رگ خونی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۹ صفحه

۵- نتیجه گیری
آشکارسازی رگ خونی و قطعه بندی برای تشخیص بیماری شبکیه دیابتی در مرحله اولیه مهم می باشد . دسته کننده مورفولوژیکی و SVM در این مقاله پیشنهاد می گردد تا رگ های خونی را از تصویر شبکیه ای آشکار نموده و دسته بندی کند . الگوی دوتایی موضعی و ویژگی های GLCM از تصویر پردازش شده به صورت مورفولوژکی استخراج می شوند و همانند ویژگی های رگ های خونی استفاده می گردند . روش پیشنهادی یک سری رگ های خونی با میانگین حساسیت ۸۷ درصد ، میانگین ویژه گری ۹۷۹۹ درصد و میانگین دقت ۹۹۶ درصد در تصاویر فوندوس شبکیه ای را کشف کرده بود .

عنوان انگلیسی:PERFORMANCE ANALYSIS OF RETINAL IMAGE BLOOD VESSEL SEGMENTATION~~en~~

۵ CONCLUSION

The blood vessel detection and segmentation is an important for diabetic retinopathy diagnosis at earlier stage. The morphological and SVM classifier is proposed in this paper to detect and segment the blood vessels from the retinal image .The local binary pattern and GLCM features are extracted from the morphologically processed image and used as blood vessels features. The proposed method detected blood vessels with an average sensitivity of 78%, average specificity of 97.99% and an average accuracy of 99.6% in the retinal fundus images.

$$en!!