@Article{Marciniak2024,
journal="Klinika Oczna / Acta Ophthalmologica Polonica",
issn="0023-2157",
volume="126",
number="1",
year="2024",
title="Automatyczne rozpoznanie wybranych chorób siatkówki na podstawie B-skanu OCT",
abstract="Celem pracy jest przedstawienie możliwości zastosowania technik sztucznej inteligencji do klasyfikacji zmian chorobowych tylnego odcinka oka, które są widoczne na przekrojach typu B OCT. Omówiono dostępne w sieci Internet bazy danych obrazów siatkówki, ze szczególnym uwzględnieniem baz przydatnych do nauki sztucznych sieci neuronowych, pozwalających dokonywać automatycznego procesu klasyfikacji. Przygotowano proste a jednocześnie przyjazne dla użytkownika oprogramowanie o nazwie „RePatClas”, które pozwala na samodzielne testowanie procesu klasyfikacji dla własnych zdjęć. Do wytrenowania modeli klasyfikacyjnych wykorzystano obrazy z ogólnodostępnej bazy LOCT (w wersji drugiej), która zawiera 84 485 obrazów czterech klas: CNV, DME, DRUSEN i NORMAL. Korzystanie z oprogramowania „RePatClas” zilustrowano przykładami. Przygotowane oprogramowanie pozwala zaznajomić się z tematyką aktualnych rozwiązań sztucznych sieci neuronowych.",
author="Marciniak, Tomasz
and Stankiewicz, Agnieszka",
pages="8--14",
doi="10.5114/ko.2023.125362",
url="http://dx.doi.org/10.5114/ko.2023.125362"
}