Classification et localisation des maladies oculaires à l'aide de CNN

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'œil 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'œil et d'extraction des caractéristiques est bien connu et il joue également un rôle crucial dans la conclusion.