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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Retinopathy Detection Using Probabilistic Neural Network

verfasst von : Anand Upadhyay, Parth Kantelia, Rohan Parmar

Erschienen in: Advances in Information Communication Technology and Computing

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

We propose a diabetic retinopathy (DR) analysis algorithm based on probabilistic neural network (PNN). This algorithm is used to recognize the pattern problem. By this algorithm, we can help in diagnosis of a diabetic patient regarding their damage to the back of retina (eye) occurred in tissue of blood vessels using probabilistic neural network. PNN is also known as feed forward neural network. This algorithm has been tested on a small image database and compared with the performance of a human eye. Confusion matrix and kappa coefficient are used to find the accuracy rate of the diabetic eye.

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Literatur
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Doshi D, Shenoy A, Sidhpura D, Gharpure P (2016) Diabetic retinopathy detection using deep convolutional neural networks. In: 2016 International conference on computing, analytics and security trends (CAST). IEEE, pp 261–266
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De la Calleja J, Tecuapetla L, Medina MA, Bárcenas E, Nájera ABU (2014) LBP and machine learning for diabetic retinopathy detection. In: International conference on intelligent data engineering and automated learning. Springer, Cham, pp 110–117
Metadaten
Titel
Retinopathy Detection Using Probabilistic Neural Network
verfasst von
Anand Upadhyay
Parth Kantelia
Rohan Parmar
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advances in Information Communication Technology and Computing

Print ISBN: 978-981-15-5420-9

Electronic ISBN: 978-981-15-5421-6

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-5421-6_26

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    Bildnachweise