ОФТАЛЬМОЛОГИЯДА ТОР ҚАБЫҚ ҚҰРЫЛЫМДАРЫН ТАЛДАУ ҮШІН ТЕРЕҢ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІН ҚОЛДАНУ - Исмаилова, Айсулу; Нурпейсова , Ардақ; Бельдеубаева, Жанар; Исакова, Гульнур; Исаева, Назым (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2024)
В данной статье рассматривается современное направление исследований в области офтальмологии — использование методов глубокого обучения для автоматизированного анализа структур сетчатки. В этой работе исследуется использование методов глубокого обучения, таких как EfficientNet и DenseNet, для автоматического анализа структур сетчатки в офтальмологии. EfficientNet, первоначально предложенная для балансировки между точностью и эффективностью вычислений, и DenseNet, основанная на плотных связях между слоями, рассматриваются как инструменты для идентификации и классификации особенностей сетчатки. Автоматизированный анализ включает в себя выявление патологий, оценку степени их развития и, возможно, диагностику различных заболеваний глаз. Эксперименты проводятся на наборе данных, содержащем различные изображения структур сетчатки. Результаты оцениваются с использованием показателей точности, чувствительности и специфичности. Ожидается, что предложенные методы глубокого обучения позволят существенно улучшить автоматизированный анализ изображений сетчатки, что важно для диагностики и мониторинга заболеваний глаз. В результате в статье подчеркивается значимость и перспективность использования методов глубокого обучения в офтальмологии для автоматизированного анализа структур сетчатки. Эти методы помогают улучшить раннюю диагностику, лечение и мониторинг глазных заболеваний, что в конечном итоге может привести к улучшению качества здравоохранения и улучшению жизни пациентов.