Застосування штучного інтелекту для автоматизованої інтерпретації оптичних зображень сітківки при діабетичній ретинопатії
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Анотація
This article explores the application of artificial intelligence (AI) for the automated interpretation of optical retinal images in diabetic retinopathy. It presents the main imaging methods, including fundus photography and optical coherence tomography, and analyzes deep learning algorithms used to detect retinopathic changes. The study evaluates the effectiveness of current autonomous systems, such as IDx-DR and EyeArt, and outlines key limitations of their use. Special attention is given to ethical, technical, and legal aspects of AI implementation in ophthalmic practice. The article highlights AI’s potential as a tool for early screening and prevention of vision loss in diabetic patients.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Корніленко О. С., Карась О. В. Застосування штучного інтелекту для автоматизованої інтерпретації оптичних зображень сітківки при діабетичній ретинопатії // Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. 2025. № 1. С. 209-216. URI: https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/767.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (31)
- World Health Organization. (2016). Global report on diabetes. World Health Organization.
- Cheung, N., Mitchell, P., & Wong, T. Y. (2010). Diabetic retinopathy. The Lancet, 376(9735), 124-136.
- Abràmoff, M. D., Lavin, P. T., Birch, M., Shah, N., & Folk, J. C. (2018). Pivotal trial of an autonomous AI-based diagnostic system for detection of diabetic retinopathy in primary care offices. NPJ Digital Medicine, 1, Article 39.
- American Diabetes Association. (2023). Standards of Medical Care in Diabetes. Diabetes Care, 46(Supplement_1), S1-S290.
- Early Treatment Diabetic Retinopathy Study Research Group. (1991). Early photocoagulation for diabetic retinopathy. Ophthalmology, 98(5), 766–785.
- Brown, D. M., Schmidt-Erfurth, U., Do, D. V., Holz, F. G., Boyer, D. S., Vitti, R., ... & Heier, J. S. (2015). Intravitreal aflibercept for diabetic macular edema: 100-week results from the VISTA and VIVID studies. Ophthalmology, 122(10), 2044–2052.
- Gulshan, V., Peng, L., Coram, M., Stumpe, M. C., Wu, D., Narayanaswamy, A., ... & Webster, D. R. (2016). Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs. JAMA, 316(22), 2402–2410.
- Leuschen, J. N., Schuman, S. G., Winter, K. P., McCall, M. N., Melia, M., & Friedman, S. M. (2013). Spectral domain optical coherence tomography in diabetic macular edema: a review of the literature. Retina, 33(5), 1110–1118.
- Silva, P. S., Cavallerano, J. D., Sun, J. K., & Aiello, L. M. (2011). Nonmydriatic ultrawide field retinal imaging compared with dilated standard 7-field 35-mm photography and retinal specialist examination for evaluation of diabetic retinopathy. American Journal of Ophthalmology, 152(3), 528-536.
- Rajalakshmi, R., Subashini, R., Anjana, R. M., Mohan, V. (2018). Automated diabetic retinopathy detection in smartphone-based fundus photography using artificial intelligence. Eye, 32, 1138–1144.