COMPUTER ANALYSIS OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY IMAGES BY USING UNSUPERVISED MACHINE LEARNING ALGORITHM
DOI:
https://doi.org/10.47344/qfnq1285Кілт сөздер:
сызықтық дискриминанттық талдау, сұйықтықтың субретинальды сегментациясы, деңгей жиынтығы, жергілікті Гаусстың алдын-ала орнатылатын энергиясыАңдатпа
Сонғы жылдары суреттерді компьютерлік анализ жасау
қарқынды дамып келе жатыр. Медицина саласында диагноз кою жүйесі
үшін көптеген көмегін тигізу аркылы жаңа деңгейге шығарды. Қазіргі
таңда офтальмология және кардиология саласында ақпараттық жүйелер
көптеп кездеседі. Дамыған технологиялар дәрігерлердің жұмыстарын
тездетіп қана қоймай ауру жағдайын ерте анықтап, ем тағайындауға
көмектеседі. Бұл ғылыми мақалада көз жүйесіндегі қан тамырларының
томографиялық суреттерің дерекқорын қолдана отырып машиналық
оқытудың алгоритмдерінің анализі жасалынды. Белгілі бір модельді
таңдаудың бірнеше себептерін, оның қасиеттерін, кейбір
артықшылықтарын және маңыздылығын есептеу үшін қолданылатын
әдістерді зерттелді. Бұл зерттеу жұмыстарының басты мақсаты дәрігерлер
өздерінің емделушінің көзінің қазіргі жағдайын тексеріп қана қоймай,
диабет және анемия сияқты белгілі бір ауру жүйелеріне диагноз қоя алуы.
