| Title: | Применение искусственного интеллекта в офтальмологии на примере решения задачи семантической сегментации изображения глазного дна |
| Other Titles: | Application of artificial intelligence in ophthalmology for solving the problem of semantic segmentation of fundus images |
| Authors: | Демин, Н.С. Ильясова, Н.Ю. Парингер, Р.А. Кирш, Д.В. |
| Issue Date: | Sep-2023 |
| Publisher: | Самарский национальный исследовательский университет |
| Citation: | 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. |
| Series/Report no.: | 47;5 |
| Abstract: | 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: | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-1283 http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/22693 |
| Appears in Collections: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 2412-6179_2023_47_5_824-831.pdf | 943.33 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.