SVMを用いた糖尿病性網膜症の自動検出

糖尿病性網膜症は糖尿病患者に一般的な眼疾患であり、人口における失明の主な原因です。糖尿病性網膜症を早期に発見することは、患者の視力を失うのを防ぎます。したがって、本論文では、糖尿病性網膜症を事前に発見する手助けをするために、網膜画像のデジタル処理に基づくコンピュータ支援診断を提案します。主な目的は、任意の網膜画像における非増殖性糖尿病性網膜症のグレードを自動的に分類することです。そのために、初期の画像処理段階で血管、微小動脈瘤、硬性滲出物を孤立させ、サポートベクターマシンによって各網膜画像の網膜症のグレードを判別するために利用できる特徴を抽出します。本提案は、非増殖性糖尿病性網膜症の4段階スケールに従ってラベル付けされた400枚の網膜画像のデータベースでテストされました。その結果、最大感度は95%、予測能力は94%でした。また、アルゴリズムのパラメータの変化に対する堅牢性も評価されました。