Automatizarea diagnosticului bolilor oculare folosind rețele neuronale

Scopul proiectului a fost de a explora aplicarea inteligenței artificiale, în special a „Deep Learning”-ului, în oftalmologie, prin compararea performanței a șase rețele neuronale pre-antrenate (Googlenet, Resnet50, Alexnet, Vgg19, Inceptionv3 și Inceptionresnetv2) și a unei rețele nou-create în automatizarea diagnosticului bolilor oculare.

Beneficiul așteptat

Beneficiul așteptat constă în demonstrarea faptului că „Deep Learning” poate fi utilizată cu succes pentru diagnosticul automatizat al bolilor oculare, ceea ce ar îmbunătăți eficiența și precizia diagnosticului și accesul la serviciile de sănătate oculară la nivel mondial.

Rezultate

Am putut demonstra că Deep Learning are aplicații promițătoare în oftalmologie. Am descoperit că diverse rețele neuronale pre-antrenate sunt capabile să automatizeze diagnosticul bolilor oculare cu o precizie ridicată. Experimentele efectuate în diferite medii (Linux, Windows și Azure Cloud) cu imagini brute și prelucrate au permis o înțelegere mai profundă a performanței algoritmilor în diverse condiții. Am unificat și extins seturile de date utilizate, am combinat mai multe seturi de date mici și am aplicat tehnici de augmentare pentru a obține rezultate mai fiabile și generalizabile.