Automatyczne rozpoznanie wybranych chorób siatkówki na podstawie B-skanu OCT
[ 1 ] Instytut Automatyki i Robotyki, Wydział Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki, Politechnika Poznańska | [ P ] employee
[2.2] Automation, electronics, electrical engineering and space technology
EN Automatic detection of selected retinal diseases based on an OCT B-scan
2024
scientific article
polish
- choroby siatkówki
- neowaskularyzacja naczyniówkowa
- cukrzycowy obrzęk plamki
- druzy
- badania przesiewowe
- sztuczna inteligencja
- klasyfikacja obrazów
- głębokie uczenie
PL Celem pracy jest przedstawienie możliwości zastosowania technik sztucznej inteligencji do klasyfikacji zmian chorobowych tylnego odcinka oka, które są widoczne na przekrojach typu B OCT. Omówiono dostępne w sieci Internet bazy danych obrazów siatkówki, ze szczególnym uwzględnieniem baz przydatnych do nauki sztucznych sieci neuronowych, pozwalających dokonywać automatycznego procesu klasyfikacji. Przygotowano proste a jednocześnie przyjazne dla użytkownika oprogramowanie o nazwie „RePatClas”, które pozwala na samodzielne testowanie procesu klasyfikacji dla własnych zdjęć. Do wytrenowania modeli klasyfikacyjnych wykorzystano obrazy z ogólnodostępnej bazy LOCT (w wersji drugiej), która zawiera 84 485 obrazów czterech klas: CNV, DME, DRUSEN i NORMAL. Korzystanie z oprogramowania „RePatClas” zilustrowano przykładami. Przygotowane oprogramowanie pozwala zaznajomić się z tematyką aktualnych rozwiązań sztucznych sieci neuronowych.
19.04.2023
8 - 14
CC BY-NC-SA (attribution - noncommercial - share alike)
open journal
final published version
in press
140