Automatyczne rozpoznanie wybranych chorób siatkówki na podstawie B-skanu OCT

Tomasz Marciniak; Agnieszka Stankiewicz

doi:10.5114/ko.2023.125362

System Informacji Naukowej Politechniki Poznańskiej

PL EN

Strona główna / Publikacje / Automatyczne rozpoznanie wybranych chorób siatkówki na podstawie B-skanu OCT

Zgłoś uwagę

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

Automatyczne rozpoznanie wybranych chorób siatkówki na podstawie B-skanu OCT

Autorzy

Tomasz Marciniak (WARiE) ^{[ 1 ][ 2.2 ][ P ]}
Agnieszka Stankiewicz (WARiE) ^{[ 1 ][ 2.2 ][ P ]}

^{[ 1 ]} Instytut Automatyki i Robotyki, Wydział Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki, Politechnika Poznańska | ^{[ P ]} pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.2] Automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne

Wariant tytułu

EN Automatic detection of selected retinal diseases based on an OCT B-scan

Rok publikacji

2024

Opublikowano w

Klinika Oczna

Rocznik: 2024 | Tom: vol. 126 | Numer: no. 1

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

polski

Słowa kluczowe

PL

choroby siatkówki
neowaskularyzacja naczyniówkowa
cukrzycowy obrzęk plamki
druzy
badania przesiewowe
sztuczna inteligencja
klasyfikacja obrazów
głębokie uczenie

Streszczenie

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.

Data udostępnienia online

19.04.2023

Strony (od-do)

8 - 14

DOI

10.5114/ko.2023.125362

URL

https://www.klinikaoczna.pl/Automatyczne-rozpoznanie-wybranych-chorob-siatkowki-na-podstawie-B-skanu-OCT,124,50191,1,0.html

Typ licencji

CC BY-NC-SA (uznanie autorstwa - użycie niekomercyjne - na tych samych warunkach)

Tryb otwartego dostępu

otwarte czasopismo