Автоматизований метод аналізу стадії діабетичної ретинопатії з використанням зображень сітківки

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є розробка програмного рішення для автоматизації аналізу стадії діабетичної ретинопатії з точністю не меншою 82 % для навчальної вибірки та 77 % тестової вибірки. Було проаналізовано існуючі методи дослідження в офтальмології та запропонована автоматизація діагностування за допомогою розробленого програмного рішення на основі мови програмування Python та програмної нейромережевої бібліотеки Keras. Система, яка буде спроможна прогнозувати стадію чи наявність хвороби, може мати рекомендаційний чи наказовий характер. Встановлення завдання, та розробка в цьому напрямку дає змогу визначенню місця та розвитку штучного інтелекту в медицині.

The purpose of the master’s thesis is to develop a software solution to automate the analysis of the stage of diabetic retinopathy with an accuracy of at least 82 % for the training sample and 77 % of the test sample. The existing research methods in ophthalmology were analyzed and the automation of diagnosis with the help of the developed software solution based on the Python programming language and the software neural network library Keras was proposed. A system that can predict the stage or presence of a disease can be advisory or prescriptive. The problem statement and development in this direction allow to determine the place and development of artificial intelligence in medicine.