基于机器学习方法的人视野信息分析及其准确性评估
图像与视频处理
2025-03-20 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
研究对象：用于诊断和控制青光眼疾病的针对视野图的分析方法研究。研究对象：是在眼科周围仪上收集的包含各种患者病理数据的数据集，因眼科学界高度关注疾病控制和国产化替代问题。[5]。研究目的：考察各种可用于分类青光眼的机器学习方法。通过在数据集上构建分类器后实现该目的，能够从图像中判断所描绘的视野是否受青光眼或其他视力疾病的影响。在之前的工作[3]中，描述了一个在Tomey周围仪上收集的数据集。检查患者的平均年龄范围为30至85岁。研究方法：用于分类图像结果的机器学习方法（随机梯度下降、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯）。研究结果：本研究的结果是一种计算机建模，可从图像中判断结果是青光眼还是其他疾病（二分类）。
引用
@article{arxiv.2503.14562,
title = {Analysis of human visual field information using machine learning methods and assessment of their accuracy},
author = {A. I. Medvedeva and V. V. Bakutkin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.14562},
year = {2025}
}
备注
in Russian language