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
140
Lista 2024
Status:
Autorzy: Nowomiejska Katarzyna, Powroźnik Paweł, Skublewska-Paszkowska Maria, Adamczyk Katarzyna, Concilio Marina, Sereikaite Liveta, Zemaitiene Reda, Toro Mario Damiano, Rejdak Robert
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2024
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Wolumen/Tom: 176
Numer artykułu: 108056
Strony: 1 - 12
Impact Factor: 3,5
Web of Science® Times Cited: 0
Scopus® Cytowania: 2
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 28 stycznia 2024
Abstrakty: angielski
In this study the authors propose a new solution for distinguish healthy cases and those with optic disc drusen (ODD) utilizing Residual Attention Network (RAN). This network architecture, which employs convolutional layers, integrates a diverse attention mechanism within its deep structure. In this study, an unique approach is adopted, involving the iterative division and subsequent recombination of a single image B-scan obtained using OCT-A. Overall, 116 images of ODD obtained using optical coherence tomography - angiography (OCT-A) have been analysed and compared to images of healthy optic discs. A sequence of trials was conducted, considering the random partitioning of data into training, validation, and test elements, with proportions of 60 %, 20 %, and 20 %, respectively. The minimum accuracy exceeded 86 %, while the maximum values were higher than 98 %. The accuracy for analyzing healthy cases and ones with ODD has gained very satisfactory results. Our study shows that RAN is a suitable tool for distinguishing between optic disc drusen and normal optic discs on the basis of OCT-A B-scans of the optic nerve head. Deep learning may be used as a possible solution to screen for patients with ODD.