Resumen

Las imágenes de fondo de ojo son ampliamente utilizadas en el diagnóstico de diferentes tipos de enfermedades oculares. Los métodos existentes como la Detección de Edema Macular Basada en Características (FMED) y el Operador Morfológico Ajustado Óptimamente (OAMO) detectaron efectivamente la presencia de exudados en las imágenes de fondo de ojo e identificaron respectivamente la proporción verdaderamente positiva de detección de exudados. Estos exudados detectados mecánicamente no incluyeron una técnica de selección de características más detallada en el sistema para la detección de retinopatía diabética. Para categorizar los exudados, se desarrolló en este trabajo el método de Recuperación de Imágenes de Fondo de Ojo Diabético (DFIR) basado en un enfoque de ventana deslizante para seleccionar las características de la copa óptica en imágenes digitales de fondo de ojo. La selección de características de DFIR utiliza una colección de ventanas deslizantes con un rango variable

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Imágenes de fondo de ojo; Enfermedades oculares; Detección de exudados; Retinopatía diabética; Selección de características; Método DFIR
• Keywords:Retinal fundus images; Eye diseases; Exudation detection; Diabetic retinopathy; Feature selection; DFIR method