Отрывок: а) б) Рис. 1. а) Исходное изображение, б) бинарная маска разметки для макулярного отёка В ходе экспериментов были отобраны четыре нейронных сети, имеющие наибольшую точность со- гласно метрике f1. В табл. 1 представлены результаты данного эксперимента. Табл. 1. Результаты обучения различных архитектур нейронных сетей Архитектура Значен...
Название : | Применение искусственного интеллекта в офтальмологии на примере решения задачи семантической сегментации изображения глазного дна |
Другие названия : | Application of artificial intelligence in ophthalmology for solving the problem of semantic segmentation of fundus images |
Авторы/Редакторы : | Демин, Н.С. Ильясова, Н.Ю. Парингер, Р.А. Кирш, Д.В. |
Ключевые слова : | изображение глазного дна лазерная коагуляция диабетическая ретинопатия обработка изображений, сегментация нейронная сеть искусственный интеллект |
Дата публикации : | Сен-2023 |
Издательство : | Самарский национальный исследовательский университет |
Библиографическое описание : | Демин, Н.С. Применение искусственного интеллекта в офтальмологи на примере решения задачи семантической сегментации изображения глазного дна / Н.С. Демин, Н.Ю. Ильясова, Р.А. Парингер, Д.В. Кирш // Компьютерная оптика. – 2023. – Т. 47, № 5. – С. 824-831. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1283. |
Серия/номер : | 47;5 |
Аннотация : | В данной работе представлены основные аспекты применения искусственного интеллекта в офтальмологии для диагностики и лечения глазных заболеваний на примере задачи семантической сегментации изображений глазного дна. Проведено сравнение классического подхода к семантической сегментации на основе текстурных признаков и предлагаемого подхода на основе нейронных сетей. Сформулированы основные проблемы применения нейросетевого подхода в биомедицине. Предложен способ выделения оптимальной зоны лазерного воздействия для проведения операции лазерной коагуляции на основе применения двух нейронных сетей. Первая сеть применялась для выделения анатомических объектов на глазном дне, а вторая – для выделения зоны макулярного отёка. Результат формировался из области отёка с учётом расположения на ней анатомических объектов. Был проведён сравнительный анализ нескольких архитектур нейронных сетей для решения задачи выделения области отёка. Лучшие результаты выделения зоны отёка показала нейронная сеть архитектуры Unet++. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-1283 http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Primenenie-iskusstvennogo-intellekta-v-oftalmologii-na-primere-resheniya-zadachi-semanticheskoi-segmentacii-izobrazheniya-glaznogo-dna-109032 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20240315\109032 |
ГРНТИ: | 28.23.15 |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
2412-6179_2023_47_5_824-831.pdf | 943.33 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.