Классификации стадий диабетической ретинопатии на основе алгоритмов машинного обучения и набора признаков

Abstract

Машинное обучение и искусственный интеллект широко используются для диагностики хронических заболеваний, чтобы еще на ранних стадиях можно было провести необходимое профилактическое лечение. Сахарный диабет вызывает повреждение сетчатки глаз. Данное заболевание называется диабетической ретинопатией, которое может быть достаточно точно диагностировано с помощью алгоритмов машинного обучения при анализе изображений сетчатки глаза. Диагностика на ранней стадии имеет решающее значение для предотвращения опасных последствий таких как слепота. В данной работе проведен сравнительный анализ нескольких алгоритмов машинного обучения, а также описан подход к вычислению признаков для решения задачи классификации стадий диабетической ретинопатии. Отдельное внимание уделено этапам анализа исходных данных и предварительной обработки изображений. Выполнены экспериментальные исследования, приведены результаты экспериментов и рекомендации по использованию предложенного подхода