Classification et localisation des maladies oculaires à l'aide de CNN
Classification et localisation des maladies oculaires à l'aide d'un réseau neuronal convolutif
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Les causes les plus courantes de perte de vision dans le monde sont la cataracte, le glaucome et les troubles rétiniens. La prévalence croissante de ces maladies nécessite un diagnostic immédiat et précis. L'approche proposée a été créée et conçue pour faciliter le diagnostic des maladies de la rétine, du glaucome, de la cataracte et de bien d'autres encore. Les réseaux neuronaux artificiels et les réseaux neuronaux convolutifs sont utilisés pour classer et localiser les problèmes oculaires. L'approche proposée réduira le nombre de cécités provoquées en permettant aux pati...
Les causes les plus courantes de perte de vision dans le monde sont la cataracte, le glaucome et les troubles rétiniens. La prévalence croissante de ces maladies nécessite un diagnostic immédiat et précis. L'approche proposée a été créée et conçue pour faciliter le diagnostic des maladies de la rétine, du glaucome, de la cataracte et de bien d'autres encore. Les réseaux neuronaux artificiels et les réseaux neuronaux convolutifs sont utilisés pour classer et localiser les problèmes oculaires. L'approche proposée réduira le nombre de cécités provoquées en permettant aux patients de recevoir les soins nécessaires pour les maladies mentionnées à un stade précoce. La méthode choisie permet également d'évaluer l'efficacité et la sécurité de la chirurgie de la cataracte pour les yeux atteints de dégénérescence maculaire liée à l'âge, ainsi que d'identifier le glaucome et les maladies de la rétine. Cette étude utilise des photos du fond d'oeil d'yeux sains ainsi que d'yeux atteints de glaucome, de cataracte et de rétine pour montrer la précision des algorithmes. De nos jours, le concept de catégorisation des photographies en fonction de leur fond d'oeil et d'extraction des caractéristiques est bien connu, et il joue également un rôle crucial dans la conclusion.
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