Die Morphologie der Netzhaut weist auf Krankheiten wie diabetische Retinopathie, Glaukom und Bluthochdruck hin. Die automatische Extraktion von L sionen aus Netzhautbildern kann bei der Fr herkennung und dem Screening h ufiger Krankheiten wie der diabetischen Retinopathie helfen. Die automatisierte Identifizierung von Exsudatpathologien in Retinopathie-Fundusbildern basiert auf Fuzzy-Clustering. Dieser Ansatz verwendet eine einzigartige sequenzielle Ausf hrung morphologischer Operatoren, um Fundusbildmerkmale wie Gef e, rote L sionen und wei e L sionen zusammen mit einer Texturmerkmalanalyse zu extrahieren. Schlie lich werden die ausgew hlten Merkmale an den bekannten Support-Vector-Machine-(SVM)-Klassifikator bergeben, der die Bilder in normale und abnormale Klassen klassifiziert und abnormale Bereiche extrahiert werden k nnen.
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