?
Approach to Designing CV Systems for Medical Applications: Data, Architecture and AI
В печати
В данной статье представлена инновационная программная система для анализа изображений глазного дна, которая намеренно отходит от традиционного подхода к скринингу и не предсказывает конкретные диагнозы. Вместо этого наш метод имитирует диагностический процесс, тщательно анализируя как нормальные, так и патологические особенности структур глазного дна, оставляя право принятия окончательного решения в руках медицинских работников.
Наша инициатива направлена на удовлетворение потребности в объективном клиническом анализе, а также на автоматизацию и улучшение клинического процесса анализа изображений глазного дна. Система, начиная с ее общей архитектуры и заканчивая модульной структурой анализа на основе моделей искусственного интеллекта (ИИ), легко вписывается в офтальмологическую практику. Наш уникальный подход использует сочетание современных методов глубокого обучения и традиционных алгоритмов компьютерного зрения для обеспечения полного и
комплексного анализа структур глазного дна.
Мы представляем оригинальный подход к разработке медицинских приложений, используя нашу систему в качестве наглядного примера. Результаты всесторонней проверки и валидации демонстрируют эффективность нашего подхода в революционном анализе глазных днов, что может найти применение в различных областях медицины.
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
английский