الكشف الدقيق عن اعتلال الشبكية السكري غير التكاثري في صور الطبوغرافيا الضوئية باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية

اعتلال الشبكية السكري (DR) هو مرض يتشكل كأحد مضاعفات السكري. إنه خطر بشكل خاص لأنه غالباً ما يمر دون أن يلاحظه أحد ويمكن أن يؤدي إلى العمى إذا لم يتم الكشف عنه مبكراً. على الرغم من الأهمية الكبيرة والاستعجال لمثل هذا المرض، فإنه لا يوجد حتى الآن نظام دقيق للكشف المبكر عن DR. لحسن الحظ، يمكن تحقيق هذا النظام باستخدام التعلم العميق بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، التي اكتسبت زخمًا في مجال تصوير الطب بسبب قدرتها على الاندماج بشكل فعال في أنظمة متنوعة بطريقة تحسن الأداء بشكل كبير. تقترح هذه الورقة نظامًا تشخيصيًا مدعومًا بالحاسوب (CAD) للكشف المبكر عن DR غير التكاثري (NPDR) باستخدام CNNs. تم تطوير النظام المقترح لنمط تصوير الطبوغرافيا الضوئية (OCT). طوال هذه الورقة، تتم دراسة جميع جوانب نشر النظام المقترح بدءًا من مرحلة المعالجة المسبقة المطلوبة لاستخراج قطع الشبكية المدخلة لتدريب CNN دون تغيير حجم الصورة، إلى استخدام مبادئ التعلم النقل وكيفية دمج الميزات بشكل فعال من أجل تحسين الأداء. يتم ذلك من خلال التحقيق في عدة سيناريوهات لإعداد النظام ثم اختيار الأفضل، والذي أظهرت النتائج أنه نظام قائم على CNNs مدربين مسبقًا، حيث يتم تغذية أحد هذه الـ CNNs بشكل مستقل بواسطة قطع الشبكية الأنفية والآخر بواسطة قطع الشبكية الزمنية. يحقق نظام CAD المستند إلى التعلم النقل دقة واعدة تبلغ 94٪.