Using of deep learning in the task of diagnosing diseases using optical coherence tomography images

Abstract

МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, Российская Федерация Аннотация Ключевые слова В настоящее время технологии искусственного интеллекта играют очень важную роль в развитии многих отраслей науки, в том числе и медицины. В данной работе исследована возможность применения глубоких сверточных нейронных сетей для решения задачи классификации изображений оптической когерентной томографии. В процессе разработки модели использован метод передачи обучения (transfer learning). В результате обучена сверточная нейронная сеть, точность которой на тестовой выборке составляет 99,5 %. Данный результат показывает, что использование глубокого обучения в задачах диагностирования может сыграть большую роль в массовой диагностике пациентов. Оптическая когерентная томография, глубокое обучение, сверточные нейронные сети, искусственный интеллект, классификация изображений, хориоидальная неоваскуляризация, диабетическая ретинопатия, сетчатка глаза Поступила в редакцию 14.11.2018 © МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2018 Using of deep learning in the task of diagnosing diseases using optical coherence …