تشخيص بيماري هاي شايع چشمي در تصاوير شبكيه حاوي آب مرواريد با استفاده از شبكه يادگيري عميق

يكي از راه‌هاي تشخيص بيماري‌هاي چشمي، بررسي تصاوير سطح داخلي شبكيه چشم توسط متخصص است. اما در بيماران مبتلا به بيماري آب مرواريد، به دليل محوشدگي تصاوير سطح داخلي شبكيه، تشخيص ساير بيماري‌ها بسيار دشوار مي‌باشد. هدف از اين مقاله ارائه روشي مبتني بر يادگيري عميق جهت افزايش دقت تشخيص بيماريهاي شايع چشمي در حضور آب مرواريد و ساير ضايعات شبكيه چشم مي‌باشد. در روش پيشنهادي، جهت رفع مشكل همپوشاني متقابل بين بيماري‌ها كه منجر به تشخيص غير صحيح بيماري مي شود، از تكنيك وزن دهي در آموزش مدل به منظور افزايش قابليت تشخيص شبكه يادگيري عميق استفاده مي گردد. همچنين به دليل محدوديت در تعداد تصاوير حاوي آب مرواريد شامل ساير بيماري‌هاي چشمي، براي آموزش شبكه يادگيري عميق، انواع مدل‌هاي تخريب تصاوير سطح داخلي شبكيه چشم جهت شبيه سازي تصاوير آب مرواريد و بعضي ضايعات شبكيه چشم به صورت مصنوعي توليد و در فرآيند آموزش شبكه استفاده مي شوند. نتايج حاصل از ارزيابي بر روي پايگاه‌هاي مرجع تصاوير سطح داخلي شبكيه چشم نشان مي‌دهد كه آلگوريتم پيشنهادي توانسته است براي بيماري‌هاي تباهي لكه زرد، نزديك بيني، بافت عروق كوروئيدي، آب سياه، نئوواسكولاريزاسيون قرنيه و شبكيه رنجوري ديابتي در شرايط وجود آب مرواريد به ترتيب به مقدار صحّت 80، 82، 79، 81، 80 و 65 دست يابد.