ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ДІАГНОСТУВАННЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ ГЛАУКОМИ

Анотація

Об’єктом даного дослідження є процеси автоматизованого діагностування та прогнозування глаукоми, що базуються на інтелектуальному аналізі ретинальних зображень очного дна та результатів оптичної когерентної томографії. Актуальність роботи визначається критичним зростанням кількості випадків сліпоти через латентний перебіг глаукоми, що потребує впровадження ефективних засобів раннього виявлення хвороби. Проведений аналіз продемонстрував, що існуючі методи діагностики часто мають вузьку теоретичну спрямованість, високу вартість та потребують обов’язкової участі досвідченого офтальмолога для інтерпретації складних даних нейромереж. Метою дослідження є розробка малоресурсної інформаційної технології, яка забезпечує високу доступність, економічну ефективність та автоматизацію розшифровки результатів для масового скринінгу населення. У роботі застосовано методи машинного та глибокого навчання, зокрема архітектури VGG-16, ResNet-50 та моделі трансформерів, які дозволяють фіксувати дрібні просторові залежності для точної сегментації зорового нерва. Запропонована технологія автоматизує повний цикл обробки даних, що включає препроцесинг, елімінацію судинної сітки та бінарну класифікацію стану ока на категорії «норма» або «патологія». Наукова новизна роботи полягає в удосконаленні методу реконструкції пошкоджених ділянок сітківки через проектування складної функції втрат, що поєднує параметри контекстної уваги, країв та збереження ознак кровоносних судин. Використання модифікованого методу маскованого гауссового розмиття та транзитивного навчання дозволило суттєво підвищити якість обробки зображень сітківки. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості розгортання розроблених моделей на периферійних пристроях із обмеженими ресурсами, що дозволяє проводити оперативну діагностику без залучення дороговартісного обладнання та мінімізує вплив людського фактора на прийняття медичних рішень.