Detecting keratoconus by using SVM and decision tree classifiers with the aid of image processing
العناوين الأخرى
تشخيص مرض القرنية المخروطية باستخدام طريقتا التصنيف و طرق معالجة الصور Decision Tree و SVM
المؤلفون المشاركون
Musa, Zahra Malik
Ali, Alya Husayn
Ghaib, Nibras Husayn
المصدر
العدد
المجلد 16، العدد 4 (sup) (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1022-1029، 8ص.
الناشر
جامعة بغداد كلية العلوم للبنات
تاريخ النشر
2019-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Researchers used different methods such as image processing and machine learning techniques in addition to medical instruments such as Placido disc, Keratoscopy, Pentacam;to help diagnosing variety of diseases that affect the eye.
Our paper aims to detect one of these diseases that affect the cornea, which is Keratoconus.
This is done by using image processing techniques and pattern classification methods.
Pentacam is the device that is used to detect the cornea’s health; it provides four maps that can distinguish the changes on the surface of the cornea which can be used for Keratoconus detection.
In this study, sixteen features were extracted from the four refractive maps along with five readings from the Pentacam software.
The classifiers utilized in our study are Support Vector Machine (SVM) and Decision Trees classification accuracy was achieved 90% and 87.5%, respectively of detecting Keratoconus corneas.
The features were extracted by using the Matlab (R2011 and R 2017) and Orange canvas (Pythonw).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Musa, Zahra Malik& Ghaib, Nibras Husayn& Ali, Alya Husayn. 2019. Detecting keratoconus by using SVM and decision tree classifiers with the aid of image processing. Baghdad Science Journal،Vol. 16, no. 4 (sup), pp.1022-1029.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-935386
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ghaib, Nibras Husayn…[et al.]. Detecting keratoconus by using SVM and decision tree classifiers with the aid of image processing. Baghdad Science Journal Vol. 16, no. 4 (Supplement) (2019), pp.1022-1029.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-935386
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Musa, Zahra Malik& Ghaib, Nibras Husayn& Ali, Alya Husayn. Detecting keratoconus by using SVM and decision tree classifiers with the aid of image processing. Baghdad Science Journal. 2019. Vol. 16, no. 4 (sup), pp.1022-1029.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-935386
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Text in English ; abstracts in English and Arabic.
رقم السجل
BIM-935386
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر