ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ МИКРОЦИРКУЛЯЦИИ ЧЕЛОВЕКА

1. 
   Жиглин Жиглин М.Д., Попов М.Э., Зудина В.К., Саид Ахмад Н.И., Никаноров П.С., Артемьев М.В., Григорьева В.Д.
   

2) Попов Интеллектуальные системы на базе нейросетей эффективнее всего могут использоваться для анализа изображений глазного дна, в том числе и в задачах диагностики капиллярной сети. С помощью нейросетей возможно автоматическое определение степени изменения сосудистого рисунка на глазном дне, что может помочь врачам легче диагностировать заболевания различной степени тяжести.

В целом, интеллектуальная система (на базе обученной нейросети) диагностики состояния микроциркуляции, использующая фотографии сосудов, полученные с помощью капилляроскопа, может быть полезной и очень эффективной для оценки здоровья и для прогнозирования риска развития различных заболеваний.
3)Жиглин В ходе выполнения научных работ были поставлены (и решены) следующие задачи:

1. Сформировать из фотографий, полученных в Центре Терапевтической Офтальмологии (ЦТО) с помощью капилляроскопа, обучающую и проверяющую выборки.

2. Выбрать наиболее эффективные и доступные нейросетевые модели и настроить (обучить) их для интеллектуального (машинного) распознавания глаз больных и здоровых людей.

3. Определить наилучшую из обученных нейросетевых моделей и оценить качество их работы.
4) Надим Микроциркуляция - это кровообращение в микрососудах, которое является важным физиологическим процессом для поддержания здоровья и жизнеспособности организма, отклонения в которой могут указывать на различные патологические состояния.

Ряд методов, позволяющие отслеживать состояние микроциркуляции уже давно изучаются, но применяются на практике очень редко, так как получение четких изображений капиллярной сети и их анализ являются очень сложными задачами. Наиболее удобным, простым и информативным из них является метод бульбарной капилляроскопии.
5) Жиглин Для формирования обучающей и проверяющей выборки в ЦТО были получены массивы фотографий капиллярных сетей на глазном дне пациентов 2018-2022 годов. Фотографии были зарегистрированы компьютерным капилляроскопом «ОКО». Все фотографии были классифицированы врачами на две группы: патология и норма. Для обучения нейросетей были использованы только фотографии капиллярных сетей для центральной зоны глазного дна, так как она является наиболее четкой и информативной.

---

6)Лера Все полученные фотографии были разделены на обучающую и проверяющую выборки. Первая выборка была использована для обучения нейросетевых моделей, а вторая для оценки качества обучения.
7) Надим Для исследования возможности обучения нейросетей были выбраны модели: ResNet18, ML.NET, ResNet50V2, Xception, ResNet34
8) Лера После создания выборок производилась индивидуальная настройка каждой модели, а также предобработка изображений для последующего обучения на них нейросетей.

Поставленная задача обучения нейросетей осложнялась тем, что, обучение проводилось на выборках небольшого объема, что значительно затрудняло процесс обучения.
9) Попов Из пяти моделей удовлетворительного качества обучения удалось добиться лишь на ResNet18 и ML.NET. (90% и 82% соответственно). Оценки качества распознавания были подтверждены и на проверяющей выборке. Что подтверждает вывод о способности интеллектуальной системы автоматически классифицировать фотографии капиллярной сети на глазном дне у здоровых людей и имеющих патологии.
10) без комментариев
11)Лера Таким образом, в ходе выполненных исследований были разработаны две модели нейронных сетей - ResNet18 и ML.NET – способные с высокой точностью распознавать и классифицировать фотографии капиллярных сетей на глазном дне. Построенные модели могут эффективно использоваться в рамках единой интеллектуальной системы диагностики состояния микроциркуляции человека.
12)Попов Что дальше

• 
  Дообучение моделей
  
• 
  Обучение моделей по фотографиям других областей глаза
  
• 
  Разработка новых методов предварительной обработки фотографий
  
• 
  Разработка параметрических методов распознавания
  

13)Жиглин Перспективы:

• 
  Простая и быстрая диагностика состояния человека
  
• 
  Предупреждение тяжелых заболеваний
  
• 
  Оценка эффективности лекарственных препаратов
  
• 
  Оценка реабилитации пациента
  

---

Смотрите также файлы

• Бастамашыны атыжні.docx

• Повышение неспецифической антиинфекционной резистентности у телятгипотрофиков биологическим и синтетическим иммуномодуляторами шахов А. Г., Сашнина Л. Ю., Ерина Т. А.doc

• Перевозка опасных веществ на судах (навалом, в упаковке) (в т ч. включая ознакомление с разделом С 49 Кодекса Федеральных правил сша).doc

• Формируемые в ходе его выполнения.docx

• Лабораторная работа 2 статистика доходов населения.docx