Mustafa Ali Malla / Raid Rafi Omar Al-Nima / Tingting Han
Librería Samer Atenea
Kálamo Books
Librería Elías (Asturias)
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
Rogówka odgrywa kluczową rolę w procesie widzenia, zapewniając większość mocy refrakcyjnej oka, dlatego nawet niewielkie zmiany strukturalne mogą znacząco wpłynąć na wzrok. Stożek rogówki to postępująca choroba powodująca ścieńczenie rogówki, co prowadzi do zniekształceń widzenia i utrudnia wczesną diagnozę.W niniejszej pracy przedstawiono zbiór danych klinicznych zawierający mapy rogówki obejmujące krzywiznę, grubość i wysokość różnych warstw rogówki. Obrazy są przetwarzane za pomocą specjalistycznego systemu w celu poprawy ich jakości przed analizą. Zastosowano podejście oparte na sztucznej inteligencji z wykorzystaniem dostosowanych modeli głębokiego uczenia, w którym każdy rodzaj mapy rogówki jest analizowany oddzielnie w celu wyodrębnienia istotnych cech i przewidzenia obecności stożka rogówki.Wyniki z tych poszczególnych modeli są następnie łączone przy użyciu technik fuzji w celu poprawy ogólnej skuteczności diagnostycznej. Ocena porównawcza różnych strategii fuzji pozwala zidentyfikować najbardziej skuteczne podejście, co skutkuje bardzo dokładnym wykrywaniem stożka rogówki i potwierdza niezawodność proponowanego systemu do użytku klinicznego.