Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Image Enhancement & Automatic Detection of Exudates in Diabetic Retinopathy
Blekinge Tekniska Högskola, Fakulteten för teknikvetenskaper, Institutionen för tillämpad signalbehandling.
2019 (Engelska)Självständigt arbete på avancerad nivå (masterexamen), 20 poäng / 30 hpStudentuppsats (Examensarbete)
Abstract [en]

Diabetic retinopathy (DR) is becoming a global health concern, which causes the loss of vision of most patients with the disease. Due to the vast prevalence of the disease, the automated detection of the DR is needed for quick diagnoses where the progress of the disease is monitored by detection of exudates changes and their classifications in the fundus retina images. Today in the automated system of the disease diagnoses, several image enhancement methods are used on original Fundus images. The primary goal of this thesis is to make a comparison of three of popular enhancement methods of the Mahalanobis Distance (MD), the Histogram Equalization (HE) and the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). By quantifying the comparison in the aspect of the ability to detect and classify exudates, the best of the three enhancement methods is implemented to detect and classify soft and hard exudates. A graphical user interface is also adopted, with the help of MATLAB. The results showed that the MD enhancement method yielded better results in enhancement of the digital images compared to the HE and the CLAHE. The technique also enabled this study to successfully classify exudates into hard and soft exudates classification. Generally, the research concluded that the method that was suggested yielded the best results regarding the detection of the exudates; its classification and management can be suggested to the doctors and the ophthalmologists.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2019. , s. 54
Nyckelord [en]
Exudates, Diabetic Retinopathy, Mahalanobis Distance, Histogram Equalization, Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization.
Nationell ämneskategori
Elektroteknik och elektronik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:bth-18109OAI: oai:DiVA.org:bth-18109DiVA, id: diva2:1327151
Ämne / kurs
ET2566 Masterarbete i Elektroteknik med inriktning mot Signalbehandling
Utbildningsprogram
ETASX Masterprogram i Elektroteknik med inriktning mot signalbehandling
Examinatorer
Tillgänglig från: 2019-06-19 Skapad: 2019-06-19 Senast uppdaterad: 2020-01-07Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

BTH2019Mallampati2(6110 kB)7 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT04.pdfFilstorlek 6110 kBChecksumma SHA-512
c62c238ad53713b64d2cf3fa8ef3cf5cec4ac0dcbc5ca00302f99ac2cfaeeca98c74f9940232037d772cf4d20d2751b7ae47edc2db905547af94ada492e00d7f
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Av organisationen
Institutionen för tillämpad signalbehandling
Elektroteknik och elektronik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 7 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 99 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf