Sztuczna inteligencja i przetwarzanie obrazów w celu wsparcia podejmowania decyzji medycznych: Wczesne wykrywanie keratokony

Cele badä przedstawionych w niniejszej ksi¿¿ce skupiäy si¿ na analizie sztucznej inteligencji w po¿¿czeniu z przetwarzaniem obrazów w celu wsparcia procesu podejmowania decyzji dotycz¿cych wczesnego wykrywania keratokony. W pierwszej kolejno¿ci podkre¿lamy wk¿ad technik uczenia maszynowego w analiz¿ obrazów medycznych, wykazuj¿c ich przydatno¿¿ i skuteczno¿¿ we wczesnym wykrywaniu keratokony, post¿puj¿cej choroby rogówki wymagaj¿cej niezawodnej i wczesnej diagnostyki. W drugiej kolejno¿ci wykazujemy, ¿e metody g¿¿bokiego uczenia, w szczególno¿ci oparte na konwolucyjnych sieciach neuronowych, zapewniaj¿ lepsz¿ wydajno¿¿ w automatycznej klasyfikacji obrazów medycznych, umo¿liwiaj¿c jednocze¿nie generowanie obrazów syntetycznych w celu wzbogacenia baz danych i poprawy odporno¿ci modeli. Wszystkie te osi¿gni¿cia podkre¿laj¿ ogromny potencjä metod sztucznej inteligencji w zakresie zwi¿kszania dok¿adno¿ci diagnostycznej, optymalizacji interpretacji obrazów medycznych oraz skutecznego wspierania procesu podejmowania decyzji klinicznych.