Данная статья посвящена разработке алгоритма сегментации визуальных признаков диабетической ретинопатии (ДР) и диабетического макулярного отека (ДМО). В работе представлена мировая статистика больных сахарным диабетом (СД) и их потребности в регулярном офтальмологическом скрининге. В качестве решения проблемы регулярного скрининга предложено применение приложений телемедицины. С помощью искусственного интеллекта определяются основные признаки ДР и ДМО, выявляемые на цветных фотографиях глазного дна. 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.
Алгоритм сегментации визуальных признаков диабетической ретинопатии (ДР) и диабетического макулярного отека (ДМО) на цифровых фотографиях глазного дна
DOI: 10.29188/2712-9217-2021-7-4-17-26
Для цитирования:
Каталевская Е.А., Каталевский Д.Ю., Тюриков М.И., Шайхутдинова Э.Ф., Сизов А.Ю. Алгоритм сегментации визуальных признаков диабетической ретинопатии (ДР) и диабетического макулярного отека (ДМО) на цифровых фотографиях глазного дна. Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2021;7(4)17-26; https://doi.org/10.29188/2712-9217-2021-7-4-17-26
| Прикрепленный файл | Размер |
|---|---|
| Скачать статью | 10.2 МБ |
Ключевые слова:
диабетическая ретинопатия; диабетический макулярный отек; искусственные нейронные сети; система поддержки принятия врачебных решений; сегментация

