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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Design and Development of Algorithms for Detection of Glaucoma Using Water Shed Algorithm

verfasst von : Fazlulla Khan, Ashok Kusagur, T. C. Manjunath

Erschienen in: New Trends in Computational Vision and Bio-inspired Computing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this research paper, the design and development of the algorithms for the automatic detection of glaucoma for healthy cases and unhealthy cases is being presented.

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Literatur
1.
O. Sheeba and A. Sukeshkumar : Neural Networks in the diagnosis of Diabetic Retinopathy. Int. Conf. on Mod. & Simu. (MS’09), Trivandrum, pp. 256–259 (2009).
2.
C. Angulo, L. González, A. Catalá, and F. Velasco: Multi-classification with tri-class support vector machines: A review. Springer’s Proc. 9th Int. Work Conf. Artif. Neural Netw., IWANN 2007, San Sebastián, Spain, pp. 276–283, 20–22 (2007).
3.
N. Cristianini and C. Campbell: Dynamically adapting kernels in support vector machines. Proc. Adv. Neural Inf. Process. Syst., pp. 204 – 210 (1998).
4.
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5.
Sheeba O., Jithin George, Rajin P. K., Nisha Thomas, and Sherin George: Glaucoma Detection Using Artificial Neural Network. IACSIT International Journal of Engineering and Technology, Vol. 6, No. 2, pp. 158–161 (April 2014).
6.
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7.
Meindert Niemeijer, Michael D. Abramoff, Bram Van Ginneken: Fast Detection of the Optic Disc and Fovea in Colour fundus photographs. Med. Image Anal., Vol. 13, No. 6, pp. 859–870 (Dec. 2009).
8.
Nilanjan Dey, Anamitra Bardhan Roy, Moumita Pal, Achintya Das: FCM Based Blood Vessel Based Segmentation Method for Retinal Images. Int. Jour. of Comp. Sci. & Network, IJCSNS, ISSN 2277-5420, Vol. 1, Issue 3, pp. 109–116 (2012).
9.
Metadaten
Titel
Design and Development of Algorithms for Detection of Glaucoma Using Water Shed Algorithm
verfasst von
Fazlulla Khan
Ashok Kusagur
T. C. Manjunath
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer International Publishing
Buch
New Trends in Computational Vision and Bio-inspired Computing

Print ISBN: 978-3-030-41861-8

Electronic ISBN: 978-3-030-41862-5

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-41862-5_41

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