Показать сокращенную информацию
Аналіз методів визначення діабетичної ретинопатії за допомогою машинного навчання
| dc.contributor.author | Карась, О. В. | uk |
| dc.contributor.author | Гомолінський, В. О. | uk |
| dc.contributor.author | Білий, Р. І. | uk |
| dc.date.accessioned | 2024-04-29T19:17:12Z | |
| dc.date.available | 2024-04-29T19:17:12Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Карась О. В., Гомолінський В. О., Білий Р. І. Аналіз методів визначення діабетичної ретинопатії за допомогою машинного навчання. Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2024/paper/view/20067. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41540 | |
| dc.description.abstract | В даній роботі наведено порівняльну характеристику методів раннього визначення діабетичної ретинопатії за допомогою машинного навчання та запропоновано власну систему діагностики захворювання. | uk |
| dc.description.abstract | This paper provides a comparative description of the methods of early detection of diabetic retinopathy using machine learning and offers a proprietary system for diagnosing the disease. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2024/paper/view/20067 | |
| dc.subject | діабетична ретинопатія | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | нейронні мережі | uk |
| dc.subject | diabetic retinopathy | uk |
| dc.subject | machine learning | uk |
| dc.subject | neural networks | uk |
| dc.title | Аналіз методів визначення діабетичної ретинопатії за допомогою машинного навчання | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 57.087.3 | |
| dc.relation.references | Li, Wenlong, et al. Interpretable Detection of Diabetic Retinopathy, Retinal Vein Occlusion, AgeRelated Macular Degeneration, and Other Fundus Conditions. Diagnostics, vol. 14, no. 2, Jan. 2024, p. 121, doi: https://doi.org/10.3390/diagnostics14020121. | |
| dc.relation.references | Kumar, N., Balasubramanian, R. K., & Phirke, M. (2023). Image Transformers for Diabetic Retinopathy Detection from Fundus Datasets. Revue Dintelligence Artificielle, 37(6), 16171627. https://doi.org/10.18280/ria.370626. | |
| dc.relation.references | Vandana, & Laxmi, V. (2023). The Detection and Classification of Diabetic Retinopathy using the Architectures of Deep Learning. International Journal for Multidisciplinary Research, 5(6). https://doi.org/10.36948/ijfmr.2023.v05i06.10837. | |
| dc.relation.references | Sanamdikar, S. T., Patil, S. A., Patil, D. R., & Borawake, M. P. (2023). Enhanced detection of diabetic retinopathy using ensemble Machine Learning: A comparative study. Ingnierie Des Systmes Dinformation, 28(6), 16631668. https://doi.org/10.18280/isi.280624. | |
| dc.relation.references | Dai, Ling, et al. A Deep Learning System for Predicting Time to Progression of Diabetic Retinopathy. Nature Medicine, Jan. 2024, doi: https://doi.org/10.1038/s41591-023-02702-z. | |
| dc.relation.references | Zago, Gabriel, et al. Diabetic Retinopathy Detection Using Red Lesion Localization and Convolutional Neural Networks. Computers in Biology and Medicine, vol. 116, Jan. 2020, p. 103537, https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2019.103537. | |
| dc.relation.references | Qummar, Sehrish, et al. A Deep Learning Ensemble Approach for Diabetic Retinopathy Detection. IEEE Access, vol. 7, Jan. 2019, pp. 15053039, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2947484. | |
| dc.relation.references | Orken Mamyrbayev, Waldemar Wjcik, Sergii Pavlov, Oleksandr Karas, Yosip Saldan, Kymbat Momynzhanova, Iryna Shvarts, Iryna Baranovska, Saule Rakhmetulina, Beibut Amirgaliyev, "Optical method of investigating eye diseases and system for diagnosing diabetic retinopathy," Proc. SPIE 12985, Optical Fibers and Their Applications 2023, 129850J (20 December 2023); https://doi.org/10.1117/12.3023434 |