Abstract
당뇨성 망막변증 진단 시스템을 개발하기 위해서 안저 영상과 인공지능 기법을 사용하는 것은 산업계에서 유망한 분야중의 하나이다. 당뇨성 망막변증의 검출은 영상의 색깔, 해상도, 밝기의 큰 변동과 클래스간의 불균형 분포를 갖는 데이터, 영상내의 병변이 아주 작아서 힘든 작업이다. 이 논문의 목적은 당뇨성 망막변증의 검출을 위한 더 좋은 방법을 찾는 것이다. 합성곱 신경회로망에 기반한 딥러닝과 독립 부분 공간 알고리즘을 표현을 학습하고 안저 데이터로부터 특징들을 추출하기 위해서 구현하였다. 이렇게 추출된 특징들은 당뇨성 망막변증을 검출하기 위해 분류기에 입력된다. 감독학습을 사용하여 당뇨성 망막변증을 검출하는데 최상의 결과를 얻었다.
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