A palpebrális kötőhártya vizsgálata a vérszegénység értékeléséhez képfeldolgozási módszerekkel
A vér hemoglobinszint vizsgálata fontos módja a vérszegénység diagnózisának, de ehhez vérvétel és vérvizsgálat szükséges. A palpebrális kötőhártya színeloszlásának vizsgálata a vérszegénység diagnózisának standard eljárása, amely nem igényel vérvizsgálatot. Mivel azonban a színérzékelés nem mindig következetes a különböző emberek között, megpróbáljuk utánozni a palpebrális kötőhártya fizikai vizsgálatának módját a vérszegénység felismerésére, hogy a számítógépek automatikusan, konszolidált módon azonosítani tudják a vérszegénységben szenvedő betegeket egy szűrési folyamathoz. Ebben a tanulmányban két algoritmust javasolunk a vérszegénység diagnosztizálására. Az első algoritmust egyszerűnek és gyorsnak, míg a másodikat kifinomultabbnak és robusztusabbnak szánjuk, lehetőséget biztosítva különböző alkalmazásokhoz. Az első algoritmus egy egyszerű kétlépcsős osztályozóból áll. Az első szakaszban egy küszöbértékes döntési technikát alkalmazunk, amely a magas árnyalatarány (HHR) nevű (a HSI színtérből kivont) jellemzőn alapul. A második szakaszban a középen lévő pixelérték (PVM) nevű (az RGB színtérből kinyert) jellemzőt javasoljuk, majd a Mahalanobis-távolságon alapuló minimális távolság osztályozót használjuk. A második algoritmusban 18 lehetséges jellemzőt veszünk figyelembe, köztük egy újonnan hozzáadott entrópia jellemzőt, az első algoritmus néhány továbbfejlesztett jellemzőjét és egy korábbi munkában javasolt 13 jellemzőt. Korrelációt és egyszerű statisztikát használunk 3 viszonylag független jellemző kiválasztásához (entrópia, a HHR binarizálása és a G komponens PVM-je) az osztályozáshoz egy támogató vektor gép vagy egy mesterséges neurális hálózat segítségével. Végül értékeljük a javasolt algoritmusok osztályozási teljesítményét az érzékenység, a specificitás és a Kappa érték szempontjából. A kísérleti eredmények viszonylag jó teljesítményt mutatnak, és bizonyítják kísérletünk megvalósíthatóságát, ami a jövőben további nyomon követési tanulmányokra ösztönözhet.