МЕДИЦИНАЛЫҚ БЕЙНЕЛЕР НЕГІЗІНДЕ КӨЗ ТОРЫНЫҢ АУРУЛАРЫН ДИАГНОСТИКАЛАУ ҮШІН ТЕРЕҢ ОҚЫТУ МОДЕЛЬДЕРІН ҚОЛДАНУ ЖӘНЕ ТАЛДАУ - Mukhanova Аyagoz; Kozhukaeva, Salidat; Rzaeva, Leila; Doumcharieva, Zhanagul; Makhazhanova, Ulzhan (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2024)
Статья посвящена изучению и применению методов глубокого обучения для диагностики заболеваний сетчатки на основе медицинских изображений. Этап медицинского анализа изображений включает использование современных моделей глубокого обучения при заболеваниях глаз, таких как диабетическая ретинопатия, глаукома и катаракта. Изучение медицинских изображений сетчатки включает сложные и тонкие детали, требующие высокой точности и специальных знаний. В ходе исследования был проведен сравнительный анализ различных моделей с определением их эффективности для реализации конкретных диагностических задач. С помощью проведенного анализа были выбраны методы с наибольшей эффективностью для диагностики заболеваний глаз. Применение выбранных методов в области медицины, в частности, в диагностике заболеваний сетчатки, открывает новые горизонты. Использование моделей глубокого обучения способствует не только автоматизации процесса обработки данных, но и значительному улучшению точности и скорости диагностики. В рамках статьи особое внимание было уделено разработке алгоритмов, способных