Klassifizierung und Lokalisierung von Augenkrankheiten mit CNN
Klassifizierung und Lokalisierung von Augenkrankheiten mithilfe eines neuronalen Faltungsnetzwerks
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Die weltweit häufigsten Ursachen für den Verlust des Sehvermögens sind Katarakt, Glaukom und Netzhauterkrankungen. Die steigende Prävalenz dieser Krankheiten erfordert eine sofortige, genaue Diagnose. Der vorgeschlagene Ansatz wurde entwickelt, um die Diagnose von Netzhaut-, Glaukom-, Katarakt- und anderen Erkrankungen zu erleichtern. Künstliche neuronale Netze und neuronale Faltungsnetze werden zur Klassifizierung und Lokalisierung von Augenproblemen eingesetzt. Der vorgeschlagene Ansatz wird die Zahl der Erblindungsfälle verringern, indem er es den Patienten ermöglicht, die notwendige...
Die weltweit häufigsten Ursachen für den Verlust des Sehvermögens sind Katarakt, Glaukom und Netzhauterkrankungen. Die steigende Prävalenz dieser Krankheiten erfordert eine sofortige, genaue Diagnose. Der vorgeschlagene Ansatz wurde entwickelt, um die Diagnose von Netzhaut-, Glaukom-, Katarakt- und anderen Erkrankungen zu erleichtern. Künstliche neuronale Netze und neuronale Faltungsnetze werden zur Klassifizierung und Lokalisierung von Augenproblemen eingesetzt. Der vorgeschlagene Ansatz wird die Zahl der Erblindungsfälle verringern, indem er es den Patienten ermöglicht, die notwendige Behandlung für die genannten Krankheiten frühzeitig zu erhalten. Die gewählte Methode bewertet auch die Wirksamkeit und Sicherheit der Kataraktoperation bei Augen mit altersbedingter Makuladegeneration und erkennt Glaukom und Netzhauterkrankungen. In dieser Studie werden Fotos des Augenhintergrunds von gesunden Augen sowie von Augen mit Glaukom, Katarakten und Netzhauterkrankungen verwendet, um die Genauigkeit der Algorithmen zu zeigen. Das Konzept der Kategorisierung von Fotos anhand des Augenhintergrunds und der Extraktion von Merkmalen ist heute weithin anerkannt und spielt auch bei der Schlussfolgerung eine entscheidende Rolle.
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