Erkennung von Keratokonus und Nicht-Keratokonus-Fällen

Die Hornhaut, die für mehr als zwei Drittel der Fokussierungskraft des Auges verantwortlich ist, reagiert sehr empfindlich auf selbst kleine Krümmungsänderungen, die das Sehvermögen erheblich beeinträchtigen können. Keratokonus ist eine fortschreitende Erkrankung, die durch eine Verdünnung der Hornhaut gekennzeichnet ist und zu Kurzsichtigkeit und irregulärem Astigmatismus führt, was eine frühzeitige Erkennung für eine wirksame Behandlung unerlässlich macht.In diesem Buch wird ein spezielles medizinisches System zur Früherkennung von Keratokonus vorgestellt, das einen neu entwickelten Datensatz, den Real Clinical Dataset for Keratoconus (RCDK), verwendet, der mehrere Hornhautkarten wie axiale/sagittale Krümmung, Dicke und Elevation enthält. Zur Verbesserung der Bildqualität werden fortschrittliche Vorverarbeitungstechniken eingesetzt. Zur Analyse dieser Karten wird ein auf Deep-Learning-Modellen basierender Ansatz der künstlichen Intelligenz verwendet. Jedes Modell verarbeitet eine spezifische Karte, und ein Fusionsverfahren kombiniert ihre Ergebnisse, um die Diagnosegenauigkeit zu verbessern. Bei der Verwendung von 704 Bildern erreichte das System eine hohe Einzelgenauigkeit zwischen 90 % und 97,14 %, während die Fusionsmethode eine Genauigkeit von 100 % erreichte.Das System wurde auf einem Raspberry Pi 4 mit Python und einer benutzerfreundlichen Schnittstelle implementiert.