Diabetic Retinopathy (DR) is a disease that creates some changes in the retinal blood vessels. Blood vessels leaks fats or lipids in the yellowish color which is a cause of blindness and the aggregate yellowish color fat or lipid on the eye is known as exudates. In order to help the ophthalmologists for accurate detection of exudates hybrid CS-ACO is applied on the online dataset HEI-MED consists 169 images. Hybrid approach works in three steps first hybrid CS-ACO is performed to enhance the image second DWT is used to reduce the time elapsed in image enhancement and finally ACO is used for the detection of exudates. The performance of CS-ACO is better than ACO in the detection of exudates. The proposed model has attained mean values of 99.6%, 98.7% and 98.6% for sensitivity, specificity and accuracy respectively on online database.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Methods and Material 2.1. Database Used 2.2. Methodology 2.3. Hybrid CS-ACO Method 4. Results and Discussion 5. Conclusion References
보안공학연구지원센터(IJBSBT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJBSBT)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Bio-Science and Bio-Technology
간기
격월간
pISSN
2233-7849
수록기간
2009~2016
등재여부
SCOPUS
십진분류
KDC 505DDC 605
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