Данная статья посвящена разработке алгоритма сегментации признаков кистозного макулярного отека (в том числе диабетического макулярного отека), возрастной макулярной дегенерации (хориоидальной неоваскуляризации и ретинальных друз), центральной серозной хориоретинопатии и эпиретинальной мембраны на сканах структурной оптической когерентной томографии (ОКТ). В работе представлена мировая статистика больных, имеющих указанные патологии, и их потребности в регулярном офтальмологическом скрининге. В качестве решения проблемы регулярного скрининга предложено применение приложений телемедицины. С помощью искусственного интеллекта определяются основные визуальные признаки указанных патологий, выявляемые на цифровых сканах структурной ОКТ сетчатки глаза. Представлен перечень научно-технических задач, которые требовалось решить: сбор обучающей базы данных, разметка данных и выбор архитектур искусственных нейронных сетей для задач сегментации признаков. Описан процесс валидации работы алгоритма и представлены текущие результаты.
Attachment | Size |
---|---|
Скачать файл | 1.13 MB |