ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON TÍCH CHẬP (CNN) TRONG PHÂN LOẠI NGUY CƠ BỆNH VÕNG MẠC ĐÁI THÁO ĐƯỜNG TỪ ẢNH ĐÁY MẮT

Tóm tắt

Bệnh võng mạc đái tháo đường là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây mất
thị lực nếu không được phát hiện sớm. Trong nghiên cứu này, chúng tôi xây dựng một mô
hình mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN) nhằm phân loại ảnh
đáy mắt theo mức nguy cơ bệnh lý. Dữ liệu ảnh được chuẩn hóa về kích thước và định dạng
màu, đồng thời, mô hình được huấn luyện trên tập ảnh gán nhãn thủ công. Mô hình đạt độ
chính xác 85,3% trên tập kiểm thử. Kiểm nghiệm thực tế bằng ảnh bệnh lý mới, nằm ngoài
tập huấn luyện, cho thấy mô hình vẫn nhận diện chính xác, khẳng định tính ứng dụng thực
tiễn trong hỗ trợ sàng lọc bệnh lý võng mạc