Opracowanie innowacyjnej metody diagnostycznej do wczesnego wykrywania retinopatii cukrzycowej

Abstract
Retinopatia cukrzycowa (DR), będąca jednym z powikłań cukrzycy, stanowi rosnący problem zdrowotny na całym świecie. Jest główną przyczyną upośledzenia wzroku i ślepoty, zwłaszcza wśród osób pracujących w wieku 20–65 lat. Jej występowanie rośnie wraz z liczbą przypadków cukrzycy, a w krajach rozwiniętych jest bardziej powszechna niż w krajach rozwijających się. Najnowsze badania w dziedzinie diagnostyki retinopatii cukrzycowej wykorzystują zaawansowane technologie, takie jak analiza obrazów uzyskanych za pomocą oftalmoskopii. Automatyczne metody analizy obrazów oka oparte na sieciach neuronowych, uczeniu głębokim i algorytmach analizy obrazów mogą poprawić skuteczność diagnostyki. Praca opisuje automatyczną metodę diagnostyki DR, która obejmuje przetwarzanie i analizę zdjęć oftalmoskopowych oka. Wykorzystuje algorytmy morfologiczne do identyfikacji tarczy nerwu wzrokowego i zmian charakterystycznych dla DR, takich jak mikrotętniaki, krwotoki i wysięki. Prace nad tym algorytmem obejmują normalizację, przycinanie zdjęć i eliminację błędów obrazowania. Automatyczna diagnostyka DR ma potencjał do poprawy skuteczności wczesnego wykrywania tej choroby i przyczynienia się do zmniejszenia liczby przypadków upośledzenia wzroku związanego z cukrzycą.
Description
Badania zaprezentowane w ramach niniejszej pracy zostały sfinansowane ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach projektu „Badania nad nowymi metodami diagnostycznymi wczesnego wykrywania retinopatii cukrzycowej”, realizowanego w programie Regionalny Program Operacyjny Województwa Podkarpackiego na lata 2014-2020, Oś priorytetowa: I Konkurencyjna i innowacyjna gospodarka, działanie 1.2. Badania przemysłowe, prace rozwojowe oraz ich wdrożenia, nr umowy o dofinansowanie: RPPK 01.02.00-00-18-015/17-00.
Keywords
Citation
Related research dataset
Belongs to collection