انجمن کامپیوتر ایران

در اين مقاله، از طریق طبقه‎بندی تصایر رنگی شبکیه‎ی چشم، یک سیستم تشخیص خودکار پزشکی برای بیماری آب سیاه طراحی می‎شود. در تصویر شبکیه نشانه‎های بیماری آب سیاه، در ناحیه سرعصب بینایی ظاهر می‎شود.در اکثر موارد تشخیص بیماری در زمان مناسب انجام نمی‎گیرد و یک سیستم کمک تشخیص پزشکی می‎تواند بسیار مفید واقع شود. روش پیشنهادی شامل پنج بخش 1- پیش پردازش تصویر، 2- مکان‎یابی و استخراج خودکار دیسک‎ نوری ، 3- تولید ماسک‎های باینری، 4-استخراج ویژگی و 5- طبقه بندی تصاویر است. در این مقاله الگوریتمی جدید جهت استخراج الگوی رگها مبتنی بر فیلتر تقویت بالا و تبدیل پایین کلاه مورفولوژی ارائه می‎گردد.ایده اصلی در بخش استخراج ویژگی این است که ویژگی ها به صورت محلی استخراج شوند تا قابلیت تفکیک پذیری بالاتری داشته باشند، که شامل توصیف گرهای آماری سطوح شدت داخل دیسک‎نوری و ویژگی بافت حاشیه اطراف آن است. در این مقاله در بخش طبقه بندی برای بالا بردن قابلیت تعمیم شبکه عصبی MLP و جلوگیری از بیش برازش آن، روش جدیدی بر پایه رویکرد توقف زود هنگام و تحلیل T^2 ارائه می‎گردد.روش پیشنهادی بر روی پایگاه داده استاندارد تصاویر شبکیه آزمایش شده، که 100 تصویر سالم و 82 تصویر بیمار با دقت 96% درصد طبقه بندی شده است.