W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

Automatyczne rozpoznanie wybranych chorób siatkówki na podstawie B-skanu OCT

Autorzy

[ 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

Wersja tekstu w otwartym dostępie

ostateczna wersja opublikowana

Czas udostępnienia publikacji w sposób otwarty

przed opublikowaniem

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

40

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.