beasygo1ng/OCT-Retinal-Layer-Segmenter
این پروژه یک مدل مبتنی بر UNet است که به‌طور خاص برای تقسیم‌بندی لایه‌های شبکیه در تصاویر OCT (تصویربرداری توموگرافی نفوذی نوری) طراحی شده است. ️
کاربرد:
این مدل می‌تواند تصاویر OCT را تحلیل کند و شبکیه چشم را به 8 لایه مختلف تقسیم کند. این کار به پزشکان کمک می‌کند تا بیماری‌های چشمی مانند دژنراسیون ماکولا، گلوکوم و دیابتی رتینوپاتی را دقیق‌تر تشخیص دهند.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی نیاز به تحلیل خودکار و دقیق لایه‌های شبکیه در محیط‌های تحقیقاتی یا بالینی دارید، این مدل گزینه عالی‌ای است. همچنین برای توسعه سیستم‌های کمک تشخیصی هوش مصنوعی در پزشکی چشم مناسب است.
چند مثال از موارد استفاده:
- ردیابی تغییرات لایه‌های شبکیه در طول زمان برای بیماران دیابتی
- کمک به جراحی‌های دقیق چشم با ارائه نقشه لایه‌ای شبکیه
- استفاده در مطالعات علمی برای تحلیل داده‌های OCT در مقیاس بزرگ
- ##OCT
- ##RetinalSegmentation
- ##UNet
- ##MedicalAI
- ##Ophthalmology
- ##ImageSegmentation
- ##DeepLearning
- ##AIinHealthcare
- ##ComputerVision
- ##RetinaAnalysis