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Diagnostic of Glaucoma: Using Super Pixel Classification and Clustering Methods - Brossura

 
9786200472793: Diagnostic of Glaucoma: Using Super Pixel Classification and Clustering Methods

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Praveen Kumar Mannepalli
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Mannepalli Praveen KumarDr. Praveen Kumar Mannepalli, at present, He is working as an Associate professor in the Department of Computer Science & Engineering from Lnct University, Bhopal. He did a Bachelors of Technology from JNTU, . Codice articolo 497105598

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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Glaucoma is a chronic eye disease that leads to vision loss. As it cannot be cured, detecting the disease in time is important. At present to detect Glaucoma intraocular pressure (IOP) method is used. It is a fluid pressure inside the eye. The intraocular pressure (IOP) measurement uses tonometry, which sometimes may increases the pressure due to which optic nerve is damaged. Optic nerve head assessment in retinal fundus images is both more promising and superior. This method uses 3D fundus images. 3D images are not easily available and of high cost. So to avoid these problems glaucoma screening using superpixel classification is used. This research proposes optic disc and optic cup segmentation using superpixel classification for glaucoma screening. It uses the 2D fundus images. In optic disc segmentation, clustering algorithms are used to classify each superpixel as disc or non-disc. The Cup to Disc Ratio (CDR) of the color retinal fundus camera image is the primary identifier to confirm Glaucoma for a given patient. 84 pp. Englisch. Codice articolo 9786200472793

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Glaucoma is a chronic eye disease that leads to vision loss. As it cannot be cured, detecting the disease in time is important. At present to detect Glaucoma intraocular pressure (IOP) method is used. It is a fluid pressure inside the eye. The intraocular pressure (IOP) measurement uses tonometry, which sometimes may increases the pressure due to which optic nerve is damaged. Optic nerve head assessment in retinal fundus images is both more promising and superior. This method uses 3D fundus images. 3D images are not easily available and of high cost. So to avoid these problems glaucoma screening using superpixel classification is used. This research proposes optic disc and optic cup segmentation using superpixel classification for glaucoma screening. It uses the 2D fundus images. In optic disc segmentation, clustering algorithms are used to classify each superpixel as disc or non-disc. The Cup to Disc Ratio (CDR) of the color retinal fundus camera image is the primary identifier to confirm Glaucoma for a given patient.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 84 pp. Englisch. Codice articolo 9786200472793

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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Glaucoma is a chronic eye disease that leads to vision loss. As it cannot be cured, detecting the disease in time is important. At present to detect Glaucoma intraocular pressure (IOP) method is used. It is a fluid pressure inside the eye. The intraocular pressure (IOP) measurement uses tonometry, which sometimes may increases the pressure due to which optic nerve is damaged. Optic nerve head assessment in retinal fundus images is both more promising and superior. This method uses 3D fundus images. 3D images are not easily available and of high cost. So to avoid these problems glaucoma screening using superpixel classification is used. This research proposes optic disc and optic cup segmentation using superpixel classification for glaucoma screening. It uses the 2D fundus images. In optic disc segmentation, clustering algorithms are used to classify each superpixel as disc or non-disc. The Cup to Disc Ratio (CDR) of the color retinal fundus camera image is the primary identifier to confirm Glaucoma for a given patient. Codice articolo 9786200472793

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