Development and Verification of Artificial Neural Network Classifiers for Eye Diseases Diagnosis
محل انتشار: چهاردهمین کنفرانس مهندسی پزشکی ایران
سال انتشار: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,434
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICBME14_069
تاریخ نمایه سازی: 3 تیر 1387
چکیده مقاله:
Visual field sensitivity test results are crucial for accurate and efficient diagnosis of blinding diseases such as glaucoma, scotoma, homonymous, lesions of the optic nerves, lesions of the chiasm, etc. Typically in computerized perimeters, analysis of visual field sensitivity test results is performed by statistical methods. The purpose of these analyses is to help ascertain whether the test results are acceptable or not and also what the disorder is. Herein, first, Kohonen’s self – organizing map (SOM) is used to establish whether the Perimetry result is reliable or not. Then, Multilayer Perceptron (MLP), Probability Neural Network (PNN), Radial-Basis Function Network (RBFN) and Support Vector Machines (SVM) is used to analyze premetry results. By comparing the statistics, the artificial neural network classifiers show encouraging performance and SVM has the best performance.
کلیدواژه ها:
Visual field ، Standard automated perimetery ، perimeter ، Multi Layer Perceptron (MLP) ، Probability Neural Network (PNN) ، Radial-Basis Function Network (RBFN) ، Support Vector Machine (SVM)
نویسندگان
Hossein Parsaei
Systems Design Engineering Department, University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada.
Mohammad H.Moradi
Biomedical Engineering School, Amir Kabir University of Technology, Tehran, Iran.
Roya Parsaei
Mechanical Engineering School, Khajeh Nasir Toosi University of Technology, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :