Автоматизация анализа медицинских изображений
Технологии искусственного интеллекта позволяют эффективно выявлять патологии на медицинских снимках, сокращая время анализа данных и повышая точность диагностики. Подобные инновационные решения значительно улучшают качество медицинского обслуживания, делая его более доступным и эффективным.
Так врач видит сетчатку глаза через прибор оптической когерентный томографии (ОКТ).
А так с помощью ИИ мы детектируем биомаркеры для выявления патолоий глаза
EYE TECH – система анализа ОКТ изображений
Почти 200 млн человек во всем мире страдают от возрастной макулярной дегенерации (ВМД)
А 10% из них имеют неоваскулярную форму, которая является причиной потери зрения для большинства людей.
Автоматизированная сегментация вместе с алгоритмом количественного расчета обеспечивает производительность, сравнимую с врачом офтальмологом, при оценке количественных характеристик биомаркеров.
Результаты проекта
Современные тенденции диагностики и прогнозирования результатов терапии ингибиторами ангиогенеза отслоек пигментного эпителия при неоваскулярной возрастной макулярной дегенерации с применением методов глубокого машинного обучения (обзор литературы)
Отслойка пигментного эпителия, распространенная у пациентов с возрастной макулодистрофией, может привести к разным исходам после антиангиогенной терапии, включая прилегание, разрыв или сохранение отслойки. Исследования сосредоточены на морфологических особенностях этого процесса, оцениваемых с использованием современных технологий оптической когерентной томографии и выявления биомаркеров. Применение методов глубокого машинного обучения и нейросетей улучшает точность и скорость прогнозирования результатов лечения отслойки пигментного эпителия.
Разработка модели глубокого машинного обучения для обнаружения биомаркеров анатомического и функционального исхода анти-VEGF-терапии на ОКТ-изображениях сетчатки
Программа сегментации ОКТ изображений с использованием сверточной нейронной сети
Программа предназначена для автоматизации процесса обнаружения структурных и патологических компонентов сетчатки на ОКТ изображениях, полученных с прибора Cirrus HD-OCT 5000 Carl Zeiss Meditech.