Automatic Detection of Diabetic Retinopathy in Fundus Imagesby using Fuzzy C-means (FCM) Clustering

dc.contributor.authorدويكات, تحرير
dc.date.accessioned2022-09-25T09:53:24Z
dc.date.available2022-09-25T09:53:24Z
dc.date.issued2018-08-08
dc.description.abstractاعتلال الشبكية بمرض السكري يعتبر من أكثر الأمراض خطورة على العين؛ التي تؤدي الى فقدان البصرالذي يصاب فيه مرضى السكري. تعتبر الافرازات من أولى العلامات الدالة على الاصابة بالمرض، لذلك من المهم اكتشافها واحصائها، من أجل العلاج والوقاية من تفاقم ¬¬المرض وفقدان البصر. في هذه الرسالة قمنا باقتراح طريقة تلقائية (اوتوماتيكية) للكشف عن الافرازات من صور شبكية العين لمرضى السكري، وذلك باستخدام خوارزمية متوسطات المراكز الضبابية بالاضافة الى مجموعة من تقنيات معالجة الصور باستخدام برنامج الماتلاب. لقد قمنا بعرض بعض المفاهيم الهامة عن أجزاء العين، مرض اعتلال الشبكية بالسكري، تقنيات وطرق معالجة الصور وكذلك الانظمة الضبابية، ونخص بالذكر خوارزمية متوسطات المراكز الضبابية. بعد ذلك قمنا بالتطبيق على صور شبكية العين لمرضى السكري، وكانت الخوارزمية تعتمد اولا على استخراج قرص العين والاوعية الدموية وذلك لتحسين عملية اكتشاف الافرازات، ثم قمنا بتعيين وتحديد الافرازات. في النهاية تم تقييم النتائج عن طريق حساب الحساسية، النوعية والدقة بمقارنتها بالصور التي تم رسمها عن طريق الاخصائيين والأطباء، وكانت متوسطات النتائج كما يلي: 86.29%, 98.42% و 98.35% على التوالي.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11888/17592
dc.language.isootheren_US
dc.publisherجامعة النجاح الوطنيةen_US
dc.subjectAutomatic Detection of Diabetic Retinopathy in Fundus Imagesby using Fuzzy C-means (FCM) Clusteringen_US
dc.supervisorDr.Hadi Hamaden_US
dc.titleAutomatic Detection of Diabetic Retinopathy in Fundus Imagesby using Fuzzy C-means (FCM) Clusteringen_US
dc.typeThesisen_US
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Automatic Detection of Diabetic Retinopathy in Fundus Images by Using Fuzzy C-means (FCM) Clustering.pdf
Size:
4.29 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Collections