تشخیص دیابت رتینوپاتی با الگوریتم SVM در متلب به همراه داکیومنت

پروژه تشخیص دیابت رتینوپاتی با الگوریتم SVM در متلب به همراه توضیح خط به خط کدها

در این پست پروژه تشخیص دیابت رتینوپاتی با الگوریتم SVM را آماده کرده ایم که در این پروژه شناسایی دیابت رتینوپاتی با استفاده از تکنیک های پردازش تصویر و طبقه بندی تصویر بر اساس شبکه عصبی مصنوعی و تبدیل رادن (Radon transform) انجام می شود. همچنین طبقه بندی تصویر نیز با توجه به شرایط بیماری می باشد.

در داکیومنت پروژه تشخیص دیابت رتینوپاتی با الگوریتم SVM، ابتدا به نحوه اجرای پروژه، سپس به توضیح خطوط برنامه و خروجی ها پرداخته می شود. یک فیلم نحوه اجرا نیز در کنار پروژه وجود دارد که در ادامه به صورت آنلاین قابل مشاهده است.

فیلم و تصاویری از خروجی و توضیحات قسمتی از خطوط پروژه تشخیص دیابت رتینوپاتی با الگوریتم SVM در ادامه مطلب.

توضیح قسمتی از خطوط پروژه تشخیص دیابت رتینوپاتی با الگوریتم SVM:

فایل ggss1.m:

این فایل، بخش اصلی پروژه می باشد.

clc;
پاک کردن هر نوشته ای که از قبل در پنجره
Command Window 
موجود است

delete p;
پاک کردن حافظه شبکه هایی که از قبل تعریف شده اند. 

for i=1:20;
مراحل اجرا برای هر عملیات جهت دقت بالا در تشخیص نقاط

I=num2str(i);
متغیری که اعداد را به رشته تبدیل کند و در
Command Window
تولید کند با خروجی هایی که در ادامه خواهند آمد.

I1=strcat(I,'.jpg');
الحاق رشته های تصویر به صورت افقی و انتخاب تصویر که
تصویر انتخابی ما تصویر زیر (در داکیومنت آمده) بوده است در متغیر
 I1
نگهداری می شود.


I2=imread(I1);
خواندن تصویر شماره ۱
دقت شود که تصاویر در کنار پروژه قرار بگیرند و طبق شماره هایی که داده ایم، از ادامه شماره بندی شوند.
این عمل در متغیر
I2 
نگهداری می شود.

I3=imcrop(I2,[50 45 150 120]);
برش تصویر وارد شده. این عمل در متغیر
I3 
نگهداری می شود.


subplot(2,2,1);
imshow(I2)
نمایش تصویری که در متغیر
I2 
موجود است در محور مختصات.
در بخش زیر و حلقه For 
الگوریتم تبدیل رادن
(Radon Transform)
اعمال شده است.
[j,k]=size(I4);
c(i)=0;
for j=1:120
 for k=1:150
     if I4(j,k)==0
         c(i)=c(i)+1;
     end
   
 end
end

در شرط زیر عنوان 
Retinopathy
در
Command Window
نمایش داده می شود. هدف آن تشخیص می باشد.
if c>5000
    disp('Retinopathy');
else
   I5=rgb2gray(I3);
تصویری که در متغیر 
I3
موجود است را از حالت 
RGB
به سیاه و سفید 
(Grayscale)
تبدیل می کند و در متغیر 
I5
قرار می دهد.

   subplot(2,2,4);
   imshow(I5);
نمایش تصویری که در متغیر 
I5
موجود است در محور مختصات.

توضیحات بیشتر و کامل تر، در داکیومنت پروژه تشخیص دیابت رتینوپاتی با الگوریتم SVM آمده است.

تصاویر خروجی پروژه تشخیص دیابت رتینوپاتی با الگوریتم SVM:

تصویر خروجی ۱:

تصویر خروجی ۲:

تصویر خروجی ۳:

تصویر خروجی ۴:

تصویر خروجی ۵:

تصویر خروجی ۶:

---

انجام پروژه ها و شبیه سازی مقالات و پایان نامه ها با متلب

مشاهده انجام پروژه با متلب

پروژه ها و آموزش های برنامه نویسی

آموزش برنامه نویسی

مشاهده ویدئو در این باره

جزئیات محصول

قیمت :	۱۲۰,۰۰۰ تـــــومان
کد محصول :	14950
توضیحات :	داکیومنت خط به خط دارد
لینک ها :
	پرداخت و دانلود