KO‘Z TUBI TASVIRLARIDA QON TOMIR TARMOQLARINING DIAMETRI, EGRI-BUGRILIGI VA TARMOQLANISH BURCHAKLARI ASOSIDA DIAGNOSTIK TAHLIL
Ключевые слова:
fondus tasviri, chuqur o‘rganish, diabetik retinopatiya, glaukoma, katarakta, EfficientNetB3, transfer o‘rganish, kompyuter yordamida diagnostika.Аннотация
В даннои статье анализируются возможности
использования искусственного интеллекта и алгоритмов глубокого
обучения для автоматического распознавания заболевании на основе
изображении глаз. В исследовании применена технология трансферного
обучения на базе архитектуры EfficientNetB3, что позволило достичь
высокои эффективности в выявлении таких заболевании глаз, как
диабетическая ретинопатия, глаукома и катаракта. В статье подробно
описаны набор данных, предобработка, аугментация данных, архитектура
модели и показатели оценки. Результаты исследования показывают, что
предложенная модель имеет высокие перспективы для применения в
медицинскои практике.
Библиографические ссылки
Gulshan, V., Peng, L., Coram, M., et al. (2016). Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photographs. JAMA, 316(22), 2402–2410.
Ting, D. S. W., Cheung, C. Y., Lim, G., et al. (2017). Development and validation of a deep learning system for diabetic retinopathy and related eye diseases using retinal images from multiethnic populations with diabetes. JAMA, 318(22), 2211–2223.
Tashkandi, A. (2025). Eye care: Predicting eye diseases using deep learning based on retinal images. Computation, 13(4), 91.
Hu, W., et al. (2025). FundusNet: A deep-learning approach for fast diagnosis of neurodegenerative and eye diseases using fundus images. Bioengineering, 12(1), 57.
Sanghavi, J., & K. M. (2024). Ocular disease detection systems based on fundus images: A survey. Multimedia Tools and Applications, 83, 21471–21496.
Ibrohimova, Z. E., Primova, X. A., & Asatov, V. A. (2026). Artificial intelligence in ophthalmology. In Proceedings of the International Scientific Conference “Prospects for the Development of Economics, Accounting, and Information Technologies in the Digital Economy” (pp. 597–603).