Тема выпускной квалификационной работы: «Семантическая сегментация капиллярных сосудов глаза по снимкам щелевой офтальмологической лампы». В данной работе изложена сущность подхода к созданию метода семантической сегментации капиллярных сосудов глаза по снимкам офтальмологической щелевой лампы на основе использования сверточной нейронной сети. Проведён анализ существующих решений по сегментации сосудов глаза по имеющимся открытым наборам данных. Проведён анализ изображений, получаемых с помощью офтальмологической щелевой лампы. Предложен метод оценки и фильтрации размеченных данных, решающих проблему наличия некачественной разметки в данных. Построена и обучена модель нейронной сети, решающая поставленную задачу для набора данных, отличающегося по своему содержанию от общедоступных наборов данных, с которыми проводилось большинство исследований. Разработанный метод выделяет более 75% сосудов на снимке глаза. Это позволяет проводить полуавтоматический анализ состояния сердечно-сосудистой системы пациента.

This paper describes the essence of the approach to creating a method of semantic segmentation of the capillary vessels of the eye based on the images of an ophthalmological slit lamp based on the use of a convolutional neural network. The analysis of existing solutions for segmentation of the vessels of the eye according to the available open data set is carried out. The analysis of images obtained with the help of an ophthalmological slit lamp was carried out. A method for evaluating and filtering marked-up data is proposed to solve the problem of the presence of poor-quality markup in the data. A neural network model was built and trained to solve the problem for a data set that differs in its content from publicly available data sets with which most studies were conducted. This method highlights more than 75% of the vessels in the eye image. This allows for a semi-automatic analysis of the state of the patient's cardiovascular system.

• Семантическая сегментация капиллярных сосудов глаза по снимкам щелевой офтальмологической лампы
• Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
• Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
• ЗАДАНИЕ
• Введение
• 1. Обзор существующих решений
• 2. Анализ задачи
• 3. Разработка алгоритма
• 4. Результаты работы алгоритма
• Заключение
• Список использованных источников