Towards an automatic clinical classification of age-related macular degeneration

Par Conseil national de recherches du Canada

DOI	Trouver le DOI : https://doi.org/10.1007/978-3-319-20801-5_38
Auteur	Rechercher : Phan, Thanh vân; Rechercher : Seoud, Lama; Rechercher : Cheriet, Farida
Format	Texte, Chapitre de livre
Sujet	age-related macular degeneration; fundus photography; automatic grading system; texture analysis; support vector machine
Résumé	Age-related macular degeneration (AMD) is the leading cause of visual deficiency and irreversible blindness for elderly individuals in Western countries. Its screening relies on human analysis of fundus images which often leads to inter- and intra-expert variability. With the aim of developing an automatic grading system for AMD, this paper focuses on identifying the best features for automatic detection of AMD in fundus images. First, different features based on local binary pattern (LBP), run-length matrix, color or gradient information are computed. Then, a feature selection is applied for dimensionality reduction. Finally, a support vector machine is trained to determine the presence or absence of AMD. Experiments were conducted on a dataset of 140 fundus images. A classification performance with an accuracy of 96 % is achieved on preprocessed images of macula area using LBP features.
Date de publication	2015
Maison d’édition	Springer
Dans	Image Analysis and Recognition : 352–359.
Série	Lecture Notes in Computer Science 9164.
Langue	anglais
Publications évaluées par des pairs	Oui
Publication du CNRC	Cette publication n’est pas du CNRC Ce sont des publications qui ont été rédigées par un auteur du CNRC, mais avant que celui-ci soit employé du CNRC.
Numéro NPARC	23001000
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Identificateur de l’enregistrement	e884c16b-44fa-4f86-9efe-ede18f28905e
Enregistrement créé	2016-11-25
Enregistrement modifié	2020-06-11

Date de modification :: 2025-12-07