Uczenie maszynowe w detekcji zmian patologicznych na obrazach okulistycznych

Współcześnie jedną z najbardziej groźnych chorób jest cukrzyca. W kontekście okulistyki jej wystąpienie może prowadzić do częściowej bądź całkowitej utraty wzroku. Lekarze są w stanie zaobserwować ją odpowiednio wcześnie w formie drobnych plamek na obrazie siatkówki oka. Jednakże należy podkreślić, że często zmiany w początkowym stadium mogą być niewidoczne gołym okiem. W ramach niniejszej pracy zaproponowany został algorytm do detekcji wysięków twardych na obrazach siatkówki oka z zastosowaniem metod uczenia maszynowego. Rozwiązanie to pozwoli lekarzom na wcześniejszą detekcję groźnych zmian chorobowych.

Nowadays diabetes is one of the most dangerous ilnessess. If we are thinking about our sight, untreated diabetes can lead to partial or complete vision loss. Ophthalmologists can observe early changes in retina color image in the form of small spots. However, sometimes these spots are too small to obersve them by eye. In this article we propose novel algorithm for detection of hard exudates in retina color images with machine learning methods. This solution will allow ophthalmologists early detection of dangerous pathological changes.