HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

منذ 4 أشهر

الشبكة العصبية التلافيفية العميقة القائمة على التصنيف التلقائي للصور للوذمة القرنية السكريّة

{Mohanasankar Sivaprakasam Keerthi Ram Supriti Mulay Kamalakkannan Ravi Santhosh Kumar Sukumar}

الشبكة العصبية التلافيفية العميقة القائمة على التصنيف التلقائي للصور للوذمة القرنية السكريّة

الملخص

يُعد انتفاخ الشبكية السُّمَّيّة السكريّة (DME) أحد الأعراض المتقدمة لاعتلال الشبكية السكريّة، ويؤثر على الرؤية المركزية لدى مرضى السكري. وقد تم اقتراح نظام تلقائي للكشف المبكر عن أعراض DME بهدف تفادي فقدان البصر ودعم العلاج الفعّال. ويعتمد النظام المُقترح على التعلم الناقل (Transfer Learning) باستخدام الشبكات العميقة ذات التراجع العميق (ResNets)، والتي أثبتت نجاحها الكبير في العديد من تطبيقات تصنيف الصور، وتُستخدم في النظام المُقترح لتقييم تلقائي لصور DME. وقد أظهرت عملية التحقق من النظام المطوّر على مجموعة بيانات صور انتفاخ الشبكية السكريّة الهندية (IDRID 2018) دقة كشف بلغت 86.56%.

المعايير القياسية

معيار قياسيالمنهجيةالمقاييس
medical-image-classification-on-idridResNet-152
Accuracy (% ): 86.56

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة المشتركة بالذكاء الاصطناعي
وحدات معالجة رسومات جاهزة
أفضل الأسعار
ابدأ الآن

Hyper Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
الشبكة العصبية التلافيفية العميقة القائمة على التصنيف التلقائي للصور للوذمة القرنية السكريّة | الأوراق البحثية | HyperAI