Згорткова нейронна мережа для сегментації судин сітківки ока
Вантажиться...
Дата
2023
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Важливе значення для постановки діагнозу при різних офтальмологічних захворюваннях відіграє дослідження, моніторинг та оцінка судин сітківки ока. Ідентифікація конкретних об’єктiв-патологій на зображеннях зводиться до розв’язання задач сегментації. Сегментація судин сітківки є ключовим кроком до точної візуалізації, діагностики захворювань ока, раннього лікування та планування хірургічного втручання. Саме тому важливою задачею є автоматизована сегментація судин сітківки. Мета даної роботи полягала у розробці програмного застосунку для сегментації зображень судин сітківки ока з використанням машинного навчання у вигляді згорткової нейронної мережі. Наразі найточнішими є нейромережеві методи сегментації, а саме методи на основі глибокого навчання. База знімків, яка використовувалась для дослідження, була взята з загальнодоступного набору даних DRIVE, що надає еталонні сегментації (маски) для кожного зображення, для половини з яких застосовано аугментацію. Це надає змогу обчислити оцінки продуктивності моделі. Під час першого етапу дослідження було встановлено, що наразі до найпоширеніших: 1) критеріїв, за якими кількісно можна оцінити якість сегментації, належать такі метрики: intersection over union; аccuracy; precision; sensitivity; specificity; F1-score; dice coefficient; loss function; 2) мереж, здатних виконувати сегментацію зображень, належать такі: FCN, SegNet, U-Net, FC-Densenet, E-Net, Link-Net, RefineNet, PSPNet. Для вирішення задачі сегментації зображень судин сітківки ока виконано порівняння вказаних мереж за точністю, перевагами та обмеженнями. Встановлено, що враховуючи точність, найкраще для вирішення вказаної задачі підходять мережі DeepLab, PSPNet, U-Net. Другий етап дослідження полягав у розробці програмного застосунку (ПЗ), порівнянні та оцінюванні показників якості відомих систем сегментації судин сітківки та розробленого ПЗ. Результатом дослідження є розробка ПЗ, який надає такі оцінки за метриками: accuracy=0.9452, sensitivity = 0.8991, specificity= 0.9468, dice= 0.8247. Ці показники якості отримано під час роботи розробленого ПЗ.
Опис
Ключові слова
штучний інтелект, нейронна мережа, сегментація судин сітківки ока, обробка зображень, artificial intelligence, neural network, segmentation of retinal vessels, image processing
Бібліографічний опис
Добровська, Л. Згорткова нейронна мережа для сегментації судин сітківки ока / Добровська Людмила Миколаївна, Назарага Ярослав Русланович // Біомедична інженерія і технологія. – 2023. – № 11. – С. 31-44. – Бібліогр.: 44 назви.