Применение искусственных нейронных сетей для классификации изображений глаз с катарактой, полученных с помощью фотощелевой лампы

Аннотация:

Цель. Изучение возможности использования сверточных нейронных сетей для автоматической классификации изображений (АКИ) глазного яблока, полученных с помощью фотощелевой лампы, на изображения с признаками катаракты и нормальные, с прозрачным хрусталиком. Для АКИ применяли сверточные нейронные сети (convolutional neural networks. CNN). Датасет, содержащий изображения, полученные при помощи фотощелевой лампы, включал 937 обезличенных файлов пациентов (левого и правого глаза). Из них для обучения и валидации использовали 837 изображений (329 — норма и 508 — катаракта). 100 изображений, выбранных случайным образом (40 - норма и 60 — катаракта) и не применявшихся при обучении и валидации, использовали для независимого теста, по которому и определяли процент правильно классифицированных изображений. Для вычислительных экспериментов использовали средства языка Python в Google Colaboratory. В результате в ходе вычислительных экспериментов определена оптимальная архитектура искусственной нейронной сети, включающая три свер точных слоя, каждый из которых дополнен слоем подвыборки, слой, преобразующий многомерный тензор в одномерный и два полносвязных слоя. Определены также и значения гиперпараметров, таких как BATCH_SIZE, размер и число фильтров в каждом слое. При этом достигнуты следующие результаты: общая точность АКИ составила 86%, чувствительность Se. определяющая процент верных прогнозов при наличии катаракты. - 95%, специфичность Sp. определяющая процент верных прогнозов при отсутствии катаракты, — 72,5%. Заключение. Изучены и представлены возможности использования сверточных нейронных сетей для автоматической классификации изображений глазного яблока, полученных с помощью фотощелевой лампы, на снимки с признаками катаракты и нормальные, хрусталики прозрачны. Уровень точности заключений АКИ соответствует точности интерпретации снимков хрусталика врачом-офтальмологом средней квалификации.

Авторы:

Издание: Офтальмохирургия
Год издания: 2025
Объем: 8с.
Дополнительная информация: 2025.-N 4.-С.157-164. Библ. 12 назв.
Просмотров: 2