Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
20
Poziom I
Status:
Autorzy: Mamyrbayev Orken, Wójcik Waldemar, Pavlov Sergii V., Karas Oleksandr, Saldan Yosip, Momynzhanova Kymbat, Shvarts Iryna V., Baranovska Iryna, Rakhmetulina Saule, Amirgaliyev Beibut
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Strony: 1 - 7
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: 20th meeting in the series of National Symposia "Fiber Optics and their Applications"
Skrócona nazwa konferencji: 20th OFTA 2023
URL serii konferencji: LINK
Termin konferencji: 11 września 2023 do 14 września 2023
Miasto konferencji: Lublin
Państwo konferencji: POLSKA
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: angielski
Diabetes can lead to a number of serious complications, in particular, diabetic retinopathy, which occurs in patients with diabetes and can lead to vision loss. In this regard, the development of an information system for the diagnosis of diabetic retinopathy is an important task in the medical field. Such a system can greatly facilitate the diagnostic process and help doctors detect and treat diabetic retinopathy in time. As a result of the conducted research, the urgent task of increasing the accuracy of diagnosis of fundus diseases was solved by using methods of pre-processing images to improve their informative characteristics, statistical analysis and differentiation of pathologies with the help of a decision support system based on neural network technologies. A comparative analysis of the existing methods of diagnosing diabetic retinopathy and other eye diseases was carried out, according to which it is clear that intellectual analysis and pre-processing of the received images of the fundus can significantly improve the results of diagnostics, especially early screening, which is important for preventing severe stages of the disease.