Статья опубликована в рамках: CLXXXIV Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ» (Россия, г. Новосибирск, 07 марта 2024 г.)
Наука: Технические науки
Секция: Биотехнологии
Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции
дипломов
СОВРЕМЕННОЕ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ОФТАЛЬМОЛОГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ ПО МЕДИЦИНСКИМ ИЗОБРАЖЕНИЯМ ГЛАЗ ЧЕЛОВЕКА
АННОТАЦИЯ
Рассмотрены приложения и сервисы для распознавания заболеваний органов зрения. Описаны принципы работы, а также выведена сравнительная таблица для обзора приложений, подходящих для работы медицинских работников.
Ключевые слова: приложение для распознавания заболеваний, обработка изображений, искусственный интеллект, заболевания органов зрения.
Введение:
Для разработки методов высококачественной диагностики глазных заболеваний будут проанализированы достоинства и недостатки, а также выделяющиеся возможности приложений.
Описание приложений:
В сентябре 2023 года ученые разработали приложение RETFound для диагностики заболеваний глаз [1]. Это приложение использует большую базу данных изображений глаз здоровых пациентов и людей с определенными патологиями. С помощью нейронных сетей и компьютерного зрения появилась возможность исследовать более 40 заболеваний органов зрения, в том числе такие часто встречающиеся патологии, как диабетическая ретинопатия и глаукома [1].
К преимуществам приложения относятся:
- Сокращение времени диагностики;
- Улучшение качества диагностики благодаря нейронной системе;
- Возможность удаленного мониторинга.
Существенным недостатком данного приложения является ограниченное количество заболеваний, которые можно диагностировать, а также необходимость в дополнительном ознакомлении с программой медицинских сотрудников.
В 2021 году было опубликовано исследование, посвященное разработке приложения на основе искусственного интеллекта для диагностики диабетической ретинопатии по снимкам глазного дна с использованием методов искусственного интеллекта [2]. Разработчики из НМИЦ ГБ им. Гельмгольца использовали базу данных из 1200 изображений и внедрили нейронные сети в процесс работы сервиса.
Использование искусственного интеллекта (нейронной сети ResNet50) повысило точность диагностики и скорость тестирования зрительного анализатора. Однако для повышения полезности приложения необходимо добавить другие патологии органов зрения.
Также в 2021 году было запущено программное обеспечение Retina.AI, помогающее врачам диагностировать изображения глазного дна с помощью искусственного интеллекта [3]. Ученые используют сверточную нейронную сеть собственной разработки, что помогает постоянно совершенствовать работу приложения, а также самой нейронной сети.
Приложение для компьютера, связанное с интернет сервисом, может отображать новообразования, различные воспалительные очаги и другие патологии зрительной системы. Одним из преимуществ является высокая точность определения предполагаемого диагноза за счет постоянного обновления базы данных. Любой желающий может загрузить свои снимки глазного дна в специальный раздел, где данные будут обработаны и добавлены в базу данных сервиса. В связи с постоянным увеличением базы снимков в приложении растет точность определения заболевания пациента, что помогает врачу быстрее поставить диагноз и подобрать правильный путь лечения. Недостатками приложения являются:
- Ограниченное количество заболеваний;
- Обязательное обучение медицинского работника.
Заключение:
Для сравнения выше упомянутых приложений была составлена таблица 1, где использовались такие качественные параметры, как точность диагностики, спектр диагностируемых заболеваний, простота использования и нейронная сеть.
В результате сравнения приложений, помогающих распознавать заболевания органов зрения, был выбран наиболее удобный для работы медицинских работников аналог – RETFound.
Таблица 1.
Сравнение аналогов и желаемого прототипа
Название |
RETFound |
Приложение автоматизированной поддержки принятия решений врача НМИЦ ГБ им. Гельмгольца |
Retina.AI |
Точность |
Высокая |
Средняя |
Высокая |
Спектр возможных патологий |
Большой (40 заболеваний) |
Маленький (1 заболевание) |
Маленький (4 заболевания) |
Простота использования |
Средний |
Сложный |
Средний |
Нейронная сеть |
SSL-ImageNet |
ResNet50 |
Сверточная нейронная сеть собственной разработки |
Список литературы:
- A foundation model for generalizable disease detection from retinal images / Y.Zhou, M.A.Chia, S.K.Wagner – 2023. – 26p. URL: https://www.nature.com/articles/s41586-023-06555-x (Дата обращения: 01.03.2023)
- Разработка прототипа сервиса для диагностики диабетической ретинопатии по снимкам глазного дна с использованием методов искусственного интеллекта / В.В. Нероев, А.А. Брагин, О.В. Зайцева – 2021. – 9с. URL: https://www.natszdrav.ru/jour/article/view/137 (Дата обращения: 04.11.2023)
- Retina.AI – Облачная платформа для диагностики заболеваний сетчатки. URL: https://www.screenretina.com (Дата обращения: 05.11.2023)
дипломов
Оставить комментарий