Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

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

Библиографическое описание:
Панова И.В., Токмакова С.Е. СОВРЕМЕННОЕ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ОФТАЛЬМОЛОГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ ПО МЕДИЦИНСКИМ ИЗОБРАЖЕНИЯМ ГЛАЗ ЧЕЛОВЕКА // Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ: сб. ст. по мат. CLXXXIV междунар. студ. науч.-практ. конф. № 5(183). URL: https://sibac.info/archive/meghdis/5(183).pdf (дата обращения: 24.11.2024)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

СОВРЕМЕННОЕ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ОФТАЛЬМОЛОГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ ПО МЕДИЦИНСКИМ ИЗОБРАЖЕНИЯМ ГЛАЗ ЧЕЛОВЕКА

Панова Ирина Валерьевна

студент, кафедра биотехнических систем, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения,

РФ, г. Санкт-Петербург

Токмакова Софья Евгеньевна

студент, кафедра биотехнических систем, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения,

РФ, г. Санкт-Петербург

Яфаров Александр Захарович

научный руководитель,

канд. техн. наук, доц., Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения,

РФ, г. Санкт-Петербург

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:

  1. 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)
  2. 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)
  3. Retina.AI – Облачная платформа для диагностики заболеваний сетчатки. URL: https://www.screenretina.com (Дата обращения: 05.11.2023)
Удалить статью(вывести сообщение вместо статьи): 
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.