An EMD-SVM screening system for retina digital images: The effect of kernels and parameters

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Résumé

The discrete wavelet transform (DWT) and empirical mode decomposition (EMD) are employed to analyze retina digital images in the frequency domain. In particular, statistical features are extracted from high frequency components of the analyzed images. The purpose is to classify normal versus abnormal images. Three different pathologies are considered including, circinates, drusens, and microaneurysms (MA). Support vector machines (SVM) with polynomial and radial basis function kernel are used to classify retina digital images. The simulation results from leave-one-out method (LOOM) show the effectiveness of the EMD-based features over the DWT-based ones. In addition, the polynomial kernel performs better than the radial basis function kernel.

langue originaleAnglais
titre2012 11th International Conference on Information Science, Signal Processing and their Applications, ISSPA 2012
Pages912-917
Nombre de pages6
Les DOIs
étatPublié - 2012
Evénement2012 11th International Conference on Information Science, Signal Processing and their Applications, ISSPA 2012 - Montreal, QC, Canada
Durée: 2 juil. 20125 juil. 2012

Série de publications

Nom2012 11th International Conference on Information Science, Signal Processing and their Applications, ISSPA 2012

Conférence

Conférence2012 11th International Conference on Information Science, Signal Processing and their Applications, ISSPA 2012
Pays/TerritoireCanada
La villeMontreal, QC
période2/07/125/07/12

Empreinte digitale

Voici les principaux termes ou expressions associés à « An EMD-SVM screening system for retina digital images: The effect of kernels and parameters ». Ces libellés thématiques sont générés à partir du titre et du résumé de la publication. Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

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