АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОБНАРУЖЕНИЯ КАТАРКТЫ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ ГЛАЗНОГО ДНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

УДК 681.51
DOI: 10.36871/2618-9976.2023.01.009

Авторы

Евгений Юрьевич Щетинин,
Доктор физико-математических наук, профессор, Департамент математики, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия

Аннотация

Катаракта – одно из наиболее распространенных заболеваний глаз, вызывающее серьезные нарушения зрения. Точное и своевременное выявление катаракты является наиболее эффективным способом предотвращения наступления слепоты. В статье реализована автоматическая система обнаружения катаракты на общедоступном наборе данных изображений глазного дна ODR с использованием методов глубокого обучения. Для этого разработана модель классификации изображений глазного дна на основе глубокой нейронной сети VGG19.
На общедоступном наборе изображений глазного дна ODIR точность обнаружения катаракты (accuracy_class) с помощью этой модели составила 97,23%, полнота (precision) составила 99,11%, чувствительность (recall) составила 97,12%.

Ключевые слова

катаракта
глубокое обучение
сверточные нейронные сети