Sintesi dell'immagine retinica (glaucoma)
Utilizzo di tecniche di aumento dei dati tradizionali e avanzate
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L'occhio umano è un organo che reagisce alla luce e alla pressione. Molte malattie, disturbi e cambiamenti legati all'età possono colpire gli occhi e le strutture circostanti. Una delle malattie oculari è il glaucoma. Il glaucoma è una condizione in cui la pressione del fluido aumenta all'interno dell'occhio. Senza trattamento, può danneggiare il nervo ottico e portare alla perdita della vista. La diagnosi precoce del glaucoma riduce al minimo il rischio di perdita della vista. Il modello proposto sintetizza immagini del fundus controllabili altamente realistiche per ottenere precisione n...
L'occhio umano è un organo che reagisce alla luce e alla pressione. Molte malattie, disturbi e cambiamenti legati all'età possono colpire gli occhi e le strutture circostanti. Una delle malattie oculari è il glaucoma. Il glaucoma è una condizione in cui la pressione del fluido aumenta all'interno dell'occhio. Senza trattamento, può danneggiare il nervo ottico e portare alla perdita della vista. La diagnosi precoce del glaucoma riduce al minimo il rischio di perdita della vista. Il modello proposto sintetizza immagini del fundus controllabili altamente realistiche per ottenere precisione nel rilevamento del glaucoma attraverso un modello di deep learning.Una rete generativa avversaria (GAN) è una tecnica di apprendimento automatico non supervisionata che può essere utilizzata per aumentare i set di dati e rendere le immagini raccolte indistinguibili dai dati del mondo reale. La Deep Convolutional GAN (DCGAN), un'altra variante della GAN, suggerisce i vincoli architetturali sul modello necessari per sviluppare efficacemente modelli generatori di alta qualità. Il set di dati migliorato, ottenuto dall'aumento dei dati e il set di dati originale ACRIMA di immagini del fundus, vengono forniti separatamente al modello di classificazione CNN per il rilevamento della malattia del glaucoma.
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