Классификация стадий диабетической ретинопатии на основе нейронных сетей

Abstract

Диабетическая ретинопатия является одним из основных побочных эффектов диабета, которая вызывает тяжелые последствия, вплоть до слепоты. Основной задачей является ранняя диагностика данного заболевания с целью своевременного и эффективного лечения. Диабетическая ретинопатия может быть обнаружена гораздо быстрее и более точно, если использовать методы машинного обучения для анализа изображений сетчатки глаза человека. Разработка методов и алгоритмов детекции и классификации данного заболевания, а также автоматизация этого процесса, являются актуальными задачами и экономически эффективным мероприятием. В статье основное внимание уделено вопросу классификации стадий диабетической ретинопатии с помощью нейронных сетей на основе изображений сетчатки глаза человека. Oписана задача классификации стадий диабетической ретинопатии, а также предложено использование архитектуры глубоких нейронных сетей на основе VGG16 и VGG19 с добавление пользовательских слоёв. В результате проведенных экспериментальных исследований приведены рекомендации по выбору размера исходных изображений сетчатки глаза, а также этапу предварительной обработки (обрезке изображения). Выполнено исследование используемого набора данных, в результате чего обучение моделей нейронных сетей и оценка результатов проводилась с учетом дисбаланса классов.