Kirjahaku

Das menschliche Auge ist ein Organ, das auf Licht und Druck reagiert. Viele Krankheiten, St rungen und altersbedingte Ver nderungen k nnen die Augen und die umliegenden Strukturen beeintr chtigen. Eine der Augenkrankheiten ist das Glaukom (Gr ner Star). Das Glaukom ist eine Erkrankung, bei der der Fl ssigkeitsdruck im Auge ansteigt. Unbehandelt kann er den Sehnerv sch digen und zum Verlust des Sehverm gens f hren. Die fr hzeitige Erkennung des Glaukoms minimiert das Risiko eines Sehkraftverlusts. Das vorgeschlagene Modell synthetisiert hochrealistische, kontrollierbare Fundusbilder, um mit Hilfe eines Deep-Learning-Modells eine h here Pr zision bei der Erkennung von Glaukomen zu erreichen.Ein generatives adverses Netzwerk (GAN) ist ein unbeaufsichtigtes maschinelles Lernverfahren, das zur Erweiterung von Datens tzen verwendet werden kann und gesammelte Bilder so aufbereitet, dass sie von realen Daten nicht mehr zu unterscheiden sind. Das Deep Convolutional GAN (DCGAN), eine weitere Variante des GAN, zeigt die architektonischen Beschr nkungen des Modells auf, die f r die effektive Entwicklung hochwertiger Generatormodelle erforderlich sind. Der erweiterte Datensatz, der durch Datenerweiterung gewonnen wurde, und der urspr ngliche ACRIMA-Datensatz mit Fundusbildern werden dem CNN-Klassifizierungsmodell zur Erkennung von Glaukomkrankheiten separat zugef hrt.

L'oeil humain est un organe qui r agit la lumi re et la pression. De nombreuses maladies, troubles et changements li s l' ge peuvent affecter les yeux et les structures environnantes. L'une des maladies de l'oeil est le glaucome. Le glaucome est une affection caract ris e par une augmentation de la pression du liquide dans l'oeil. Sans traitement, il peut endommager le nerf optique et entra ner une perte de vision. La d tection pr coce du glaucome minimise le risque de perte de vision. Le mod le propos synth tise des images de fond d'oeil contr lables tr s r alistes afin d'obtenir une pr cision dans la d tection du glaucome gr ce un mod le d'apprentissage profond.Un r seau accusatoire g n ratif (GAN) est une technique d'apprentissage automatique non supervis e qui peut tre utilis e pour augmenter les ensembles de donn es et rendre les images collect es indiscernables des donn es du monde r el. Le Deep Convolutional GAN (DCGAN), une autre variante du GAN, sugg re les contraintes architecturales du mod le requises pour d velopper efficacement des mod les de g n rateur de haute qualit . L'ensemble de donn es am lior , obtenu partir de l'augmentation des donn es, et l'ensemble de donn es original ACRIMA d'images du fond d'oeil sont donn s s par ment au mod le de classification CNN pour la d tection de la maladie du glaucome.

L'occhio umano un organo che reagisce alla luce e alla pressione. Molte malattie, disturbi e cambiamenti legati all'et possono colpire gli occhi e le strutture circostanti. Una delle malattie oculari il glaucoma. Il glaucoma una condizione in cui la pressione del fluido aumenta all'interno dell'occhio. Senza trattamento, pu danneggiare il nervo ottico e portare alla perdita della vista. La diagnosi precoce del glaucoma riduce al minimo il rischio di perdita della vista. Il modello proposto sintetizza immagini del fundus controllabili altamente realistiche per ottenere precisione nel rilevamento del glaucoma attraverso un modello di deep learning.Una rete generativa avversaria (GAN) una tecnica di apprendimento automatico non supervisionata che pu essere utilizzata per aumentare i set di dati e rendere le immagini raccolte indistinguibili dai dati del mondo reale. La Deep Convolutional GAN (DCGAN), un'altra variante della GAN, suggerisce i vincoli architetturali sul modello necessari per sviluppare efficacemente modelli generatori di alta qualit . Il set di dati migliorato, ottenuto dall'aumento dei dati e il set di dati originale ACRIMA di immagini del fundus, vengono forniti separatamente al modello di classificazione CNN per il rilevamento della malattia del glaucoma.

O olho humano um rg o que reage luz e press o. Muitas doen as, perturba es e altera es relacionadas com a idade podem afetar os olhos e as estruturas circundantes. Uma das doen as oculares o glaucoma. O glaucoma uma doen a em que a press o do fluido aumenta no interior do olho. Sem tratamento, pode danificar o nervo tico e levar perda de vis o. A dete o precoce do glaucoma minimiza o risco de perda de vis o. O modelo proposto sintetiza imagens de fundo de olho control veis altamente realistas para obter precis o na dete o do glaucoma atrav s de um modelo de aprendizagem profunda.Uma rede advers ria generativa (GAN) uma t cnica de aprendizagem autom tica n o supervisionada que pode ser utilizada para aumentar os conjuntos de dados e produzir imagens recolhidas para serem indistingu veis dos dados do mundo real. A Deep Convolutional GAN (DCGAN), outra variante da GAN, sugere as restri es arquitecturais do modelo necess rias para desenvolver eficazmente modelos geradores de alta qualidade. O conjunto de dados melhorado, obtido a partir do aumento de dados e do conjunto de dados ACRIMA original de imagens do fundo do olho, fornecido separadamente ao modelo de classifica o CNN para detetar a doen a do glaucoma.