Ученые Университета Тохоку разрабатывают новую модель DL для скрининга заболеваний глаз
Группа ученых из Университета Тохоку в Японии создала новую модель глубокого обучения (DL), позволяющую автоматически выявлять распространенные заболевания глаз.
Согласно отчету, опубликованному в журнале Scientific Reports, новый облегченный DL предназначен для выявления признаков, связанных с заболеванием, с использованием изображений глаз.Его можно тренировать на небольшом количестве изображений с высоким уровнем шума, а также можно развернуть на мобильных устройствах, говорится в публикации.
Профессор Университета Тохоку Наказава, доцент Пармананд Шарма, Такахиро Ниномия и студенты факультета офтальмологии университета работали с профессором Такаюки Окатани над разработкой модели DL.
Профессор факультета офтальмологии Университета Тохоку и соавтор исследования Тору Наказава сказал: «Когда речь идет о моделях глубокого обучения, всегда существует компромисс между точностью, скоростью и вычислительными ресурсами.Наша разработанная модель имеет более высокую точность сегментации и улучшенную воспроизводимость обучения модели даже с меньшим количеством параметров, что делает ее эффективной и более легкой по сравнению с другим коммерческим программным обеспечением».
По словам исследователей, алгоритмы глубокого обучения в основном ориентированы на конкретные задачи и идентифицируют общие объекты, такие как люди, животные или дорожные знаки.Модель требует точного измерения опухолей, объема ткани или других аномалий для самоконтроля и телескрининга заболеваний.Он будет сканировать отдельные изображения и отмечать границы в процессе, называемом сегментацией.
Кроме того, для точного прогнозирования требуются расширенные вычислительные данные, а их визуализацию сложно развернуть на мобильных устройствах.
Команда получила измерения фовеальной аваскулярной зоны, области с центральной ямкой в центре сетчатки, для скрининга глаукомы с использованием устройств с низким ресурсом.Кроме того, в ближайшем будущем команда планирует развернуть облегченную модель для скрининга других распространенных заболеваний глаз и других заболеваний .
Наказава добавил: «Наша модель также способна с высокой точностью обнаруживать/сегментировать диски зрительного нерва и кровоизлияния на изображениях глазного дна».
Поделиться
Источник