Застосування згорткової нейронної мережі для класифікації офтальмологічних захворювань за зображеннями очного дна

Анотація

У роботі висвітлено актуальність застосування методів машинного навчання для автоматизації діагностики в офтальмології. Проведено аналіз існуючих підходів та їхніх недоліків, зокрема, проблем, пов’язаних із дисбалансом даних та складністю інтерпретації результатів. Розроблено програмний прототип на основі згорткової нейронної мережі ResNet-18 для мультилейблової класифікації восьми поширених офтальмологічних патологій за знімками очного дна з набору даних ODIR-5K. Продемонстровано, що модель досягає обнадійливих результатів (macro-усереднений ROC AUC ~ 0,86), але її ефективність суттєво різниться між класами. Проаналізовано вплив порогів бінаризації на метрики точності та повноти, що є критичним для адаптації моделі до клінічних завдань. Результати підтверджують перспективність підходу, але вказують на необхідність подальшого вдосконалення для подолання дисбалансу класів та підвищення надійності. Іл.: 4. Бібліогр.: 10 назв.