Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/59194
Назва: | Перспективи використання штучного інтелекту в діагностиці і лікуванні захворювань сітківки |
Автори: | Копаниця, Лариса |
Ключові слова: | захворювання сітківки штучний інтелект вікова макулярна дегенерація обробка сигналів діабетична ретинопатія |
Дата публікації: | 14-кві-2023 |
Видавництво: | Національний авіаційний університет |
Бібліографічний опис: | Копаниця Л. Перспективи використання штучного інтелекту в діагностиці і лікуванні захворювань сітківки // Політ. Сучасні проблеми науки : тези доповідей ХХІІІ Міжнародної науково-практичної конференції здобувачів вищої освіти і молодих учених. – Національний авіаційний університет. – Київ, 2023. – С. 23-24. |
Короткий огляд (реферат): | Захворювання сітківки є важливою причиною очної захворюваності та погіршення зору в усьому світі. Популяційні дослідження показали, що поширеність захворювань сітківки становить від 5,35% до 21,02% у віці 40 років і старше [1]. У розвинених країнах захворювання сітківки є найпоширенішою причиною необоротної сліпоти [2]. Визначення патологічних змін на медичних зображеннях сітківки залежить від багатьох факторів, таких як досвід лікаря, рівень його знань та вмінь, ступінь втоми, особисті схильності та багато інших факторів. Це може призводити до суб'єктивних оцінок та різних рівнів точності діагностики. Отримання та аналіз зображень – найважливіший етап у діагностиці та лікуванні офтальмологічної патології, особливо патології сітківки. У роботі розглянуто можливості використання алгоритмів ШІ у діагностиці та лікуванні патології сітківки. Сучасні алгоритми ШІ навчені аналізувати зображення, отримані за допомогою цифрових ретинальних фундускамер, ОКТ-ангіографії. Найбільш перспективним напрямом є використання алгоритмів ШІ на етапі офтальмологічного скринінгу пацієнтів із хронічними захворюваннями, насамперед діабетичною ретинопатією та віковою макулярною дегенерацією [3]. |
Опис: | 1. Resnikoff S, Pascolini D, Etya'ale D, Kocur I, Pararajasegaram R, Pokharel GP, Mariotti SP. Global data on visual impairment in the year 2002. Bull World Health Organ. 2004 Nov;82(11):844- 51. Epub 2004 Dec 14. PMID: 15640920; PMCID: PMC2623053. 2. Eye Diseases prevalence Research Group. Prevalence of age related macular degeneration in the United States. Arch Ophthalmol. 2004;122:564–572. doi: 10.1001/archopht.122.4.564 3. Katalevskaya E.A., Katalevskiy D.Yu., Tyurikov M.I. et al. Future of artificial intelligence for the diagnosis and treatment of retinal diseases. Journal of Clinical Ophthalmology. 2022;22(1):36–43. DOI: 10.32364/2311-7729-2022-22-1-36-43. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/59194 |
Розташовується у зібраннях: | Політ. Екологічна безпека, інженерія та технології |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Копаниця.pdf | Тези_Копаниця_с_23-24 | 58.17 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.