资 源 简 介
这是糖尿病性视网膜病变，利用支持向量机分类器的自动检测的代码。我们使用某种算法来检测这一疾病。但该算法不是有效.我们正在寻找有效的一个。糖尿病视网膜病变 （DR） 是造成糖尿病患者的视力威胁的风险。它是因由于糖尿病视网膜损伤发生的。早期诊断和治疗已被证明防止视力丧失和失明。眼底照相机获得的视网膜图像用于诊断筛查有助于节省时间、 成本和视觉的患者相比，诊断的手动方法的博士博士自动化方法。视网膜图像分类进行了各种方法。维马里 et al 用于 MDD 分类器分类视网膜图像传播通过半径的方法用于特征提取。祖赫拉 · et al 的糖尿病性视网膜病变阶段用支持向量机在哪里进行特征提取原始图像，利用图像处理技术检测执行基于计算机的方法。视网膜的分级算法被用于自动分类基于分布的分泌物、 计数、 大小和分布的出血和特征性的博士强度的辛格等。使用分形测度和聚类技术的分类进行了由 Jebarani et al。多分类器组合的 Jonathan et al 用于视网膜图像的分类。因此，我们请要求您给整个代码是糖尿病性视网膜病变的检测效率更高。
