مدیریت بازاریابی هوشمند

مدیریت بازاریابی هوشمند

ارائه یک روش هوشمند مبتنی بر یادگیری ماشین با قابلیت تجاری‌سازی برای تشخیص بیماری‌ها از روی تصاویر عنبیه چشم انسان

نوع مقاله : مقاله علمی-پژوهشی

نویسندگان
گروه مهندسی کامپیوتر، مؤسسه آموزش عالی نبی اکرم(ص)، تبریز، ایران.
چکیده
تشخیص دقیق و زودهنگام نشانه‌های بیماری، از گذشته‌های دور تا به امروز مورد توجه همگانی بوده است. در همین راستا استفاده از علم عنبیه‌شناسی با توجه به سرعت بالا در تشخیص اولیه بیماری‌های احتمالی، مورد توجه پزشکان و متخصصان قرار گرفته است. در علم عنبیه‌شناسی، عنبیه چشم به قسمت‌های مختلفی تقسیم شده و هر قسمت به ارگان خاصی نسبت داده می‌شود. وجود یکسری مشخصات در هر یک از این قسمت‌ها بیانگر وجود بیماری احتمالی در ارگان مربوطه است. از طرفی پزشکی هوشمند و مدرن با توجه به سهولت، سرعت و دقت بالاتر نسبت به پزشکی سنتی گسترش روز افزونی را تجربه می‌کند. امروز با پیشرفت روز افزون الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و افزایش کاربردهای عمومی آن، استفاده از هوش مصنوعی در زمینه‌های پزشکی در صدر توجه محققان قرار گرفته است. در راستای تشخیص خودکار بیماری‎ها و پزشکی هوشمند، در کار حاضر روش جدیدی با استفاده از شبکه‌های عمیق و پردازش تصویر برای تشخیص بیماری‌ها از روی تصاویر و بر مبنای علم عنبیه‌شناسی ارائه شده است. در روش پیشنهادی تصاویر چشم انسان وارد یک شبکه عصبی کانولوشنی شده که این شبکه با ساختار شبکه‌های رمزنگار و رمزگشا طراحی شده و پیسکل‌هایی از تصویر ورودی که بیانگیر عنبیه هستند را از پیکسل‌هایی که بیانگر عنبیه نیستند طبقه‌بندی می‌کند. سپس با ماسک پیسکل‌های شناسایی شده با تصویر ورودی، ناحیه مربوط به عنبیه از تصویر چشم استخراج می‌شود. پس از استخراج عنبیه، مشخصه‌های بیماری با اعمال یک روش حد آستانه تطیبقی تشخیص داده شده و سپس بر حسب چارت عنبیه‌شناسی برش داده می‌شود. در نهایت با توجه به این‌که مشخصه‌های بیماری در قسمت مربوط به کدام ارگان قرار دارند، در مورد نوع بیماری احتمالی تصمیم‌گیری می‌شود. روش پیشنهادی با استفاده از چند مجموعه داده پرکاربرد در زمینه پردازش تصاویر عنبیه ارزیابی شده و در بخش نتایج، کارایی و دقت روش پیشنهادی در استخراج عنبیه و شناسایی بیماری‌ها در مقایسه با چند روش معروف پردازش عنبیه نشان داده شده است. دقت روش پیشنهادی در مکان‌یابی عنبیه تقریباً 99% بدست آمده است که از روش‌های موجود و معروف در این زمینه بالاتر است.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Presenting an intelligent, machine learning-based method with commercialization capabilities for identifying diseases from human eye iris images

نویسندگان English

Avaz Naghipour
Ramin Shahi
Department of Computer Engineering, University College of Nabi Akram,Tabriz, Iran.
چکیده English

From the past until today, accurate and early diagnosis of disease symptoms has been of interest to everyone. In this regard, the iridology has attracted the attention of doctors and experts due to its high speed in the early diagnosis of possible diseases. In iridology, the iris of the eye is divided into different parts and each part is assigned to a specific organ. The presence of some characteristics in each of these parts indicates the presence of a possible disease in the relevant organ. On the other hand, smart and modern medicine is expanding more and more due to its ease, speed and accuracy compared to traditional medicine. Nowadays, with the increasing progress of artificial intelligence algorithms and machine learning and the increase of its general applications, the use of artificial intelligence in medical fields has become the top of researchers' attention. In line with the automatic diagnosis of diseases and smart medicine, in this work, a new method using deep neural networks and image processing methods is presented to diseases detection from images based on iridology science. In the proposed method, human eye images are fed into a convolutional neural network. This network, which is designed with the structure of encoder/decoder networks, classifies the pixels of the input image that represent the iris from non-iris pixels. Then, with the mask of iris pixels with the input image, the area related to the iris is extracted from the eye image. After extracting the iris, the characteristics of the disease are detected by applying an adaptive thresholding method and then cropping the image according to the iridology chart. Finally, according to the characteristics of the disease in the part related to which organ, a decision is made about the type of possible disease. The proposed method has been evaluated by several widely used datasets in the field of iris image processing. The datasets include pictures taken with special cameras and also pictures taken with cellphones. The accuracy of the proposed method in locating the iris is almost 99%.

کلیدواژه‌ها English

Iridology
Deep Neural Networks
Image processing
Machine Learning
Disease Detection
Dashraath, P., & et al. (2020). Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemic and Pregnancy, American Journal of Obstetrics and Gynecology, 222(6), 521-531.
Syal, K. (2021). Guidelines on Newly Identified Limitations of Diagnostic Tools for COVID‐19 and Consequences, Journal of Medical Virology, 93(4), 1837-1842.
Martin, C., & et al. (2020). Dynamics of SARS-CoV-2 RT-PCR Positivity and Seroprevalence Among High-Risk Healthcare Workers and Hospital Staff, Journal of Hospital Infection, 106(1), 102-106.
 Oğuz, Ç., & Yağanoğlu, M. (2022). Detection of COVID-19 using Deep Learning Techniques and Classification Methods, Information Processing and Management, 59(5):103025.
Kazemi, Y. & Mirroshandel, S. A. (2018).  A Novel Method for Predicting Kidney Stone Type using Ensemble Learning, Artif. Intell. Med. 84, 117–126.
Amerifar, S., Targhi, A. T., & Dehshibi, M. M. (2015). Iris the Picture of Health: Towards Medical Diagnosis of Diseases based on Iris Pattern, International Conference on Digital Information Management.
Bradley, D., & Roth, G. (2007). Adaptive Thresholding using the Iintegral Image, Journal of Graphics GPU and Game Tools, 12(2), 13-21.
Chaskar, U., & Sutaone, M. (2012). Learning to Predict Diabetes from Iris Image Analysis, International Journal of Biomedical Engineering and Technology, 9(1), 88-99.
Daugman, J. G. (2002). High Confidence Visual Rrecognition of Persons by a Test of Statistical Iindependence, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 15(11).
De Marsico, M., Nappi, Riccio, M. D., & Wechsler, H. (2015). Mobile Iris Challenge Evaluation (MICHE)-I, Biometric Iris Dataset and Protocols, Pattern Recognition Letters, 57, 17-23.
Esteves, R. B., Morero, J. A. P., de Souza Pereira, S., Mendes, K. D. S., Hegadoren, K. M., & Cardoso, L. (2021). Parameters to Increase the Quality of Iridology Studies: A Scoping Review, European Journal of Integrative Medicine, 43, p. 101311.
Hernandez, F., Vega, R., Leon, F. T., Morocho, D., & Fuertes, W. (2019). Early Detection of Alzheimer’s Using Digital Image Processing Through Iridology: An Alternative Method, Advances in Science Technology and Engineering Systems Journal, 4(3).
Kong, W. K. & Zhang, D. (2001). Accurate Iris Segmentation based on Novel Reflection and Eyelash Detection Model, Proceedings of 2001 International Symposium on Intelligent Multimedia, Video and Speech Processing, IEEE Xplore.
Kumar, A., & Passi, A. (2010). Comparison and Combination of Iris Matchers for Reliable Personal Authentication, Pattern Recognition, 43(3), 1016-1026.
Liu, N., Li, H., Zhang, H., Liu, J.,  Sun, Z., & Tan, T. (2016). Accurate Iris Segmentation in Non-Cooperative Environments using Fully Convolutional Networks, International Conference on Biometrics.
Ma, L., Zhang, D., Li, N., Cai, Y., Zuo, W., & Wang, K. (2013). Notice of Retraction: Iris-Based Medical Analysis by Geometric Deformation Features, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 17(1), 223-231.
Muzamil, S., Hussain, T., Haider, A., Waraich, U., Ashiq, U., & Ayguadé, E. (2020). An Intelligent Iris Based Chronic Kidney Identification System, Symmetry, 12(12), p. 2066.
Othman, Z., & Prabuwono, A. S. (2010). Preliminary Study on Iris Recognition System: Tissues of Body Organs in Iridology, IEEE EMBS Conference on Biomedical Engineering and Sciences.
Özbilgin, F., Kurnaz, Ç., & Aydın, E. (2023). Prediction of Coronary Artery Disease Using Machine Learning Techniques with Iris Analysis, Diagnostics, 13(6), p.1081.        
Passarella, R., Erwin, E., Fachrurrozi, M., & Sutarno, S. (2013). Development of Iridology System Database for Colon Disorders Identification using Image Processing, Indian Journal of Bioinformatics and Biotechnology, 2(6), 100-103.
Putri, R., & Harmoko, A. (2019). Prediction Instrument of Diabetes Mellitus based on Iridology Image and Artificial Neural Network: Initial Findings, IEEE International Conference on Smart Instrumentation, Measurement and Application.
Samant, P., & Agarwal, R. (2018). Machine Learning Techniques for Medical Diagnosis of Diabetes using Iris Images, Computer Methods and Programs in Biomedicine, 157, 121-128.
Sathyabama, K., & Saruladha, K. (2021). An Effective Learning Rate Scheduler for Stochastic Gradient Descent-based Deep Learning Model in Healthcare Diagnosis System, International Journal of Electronic Healthcare, 12(1), 1-21.
Sharan, F. (1990). Iridology: A Complete Guide to Diagnosing Through the Iris and to Related Forms of Treatment (A Thorsons Complementary Medical Textbook), Amazon.
Viola, P., & Jones, M. (2001).  Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Ppattern Recognition, Kauai, HI, USA.
Wibawa, A. D., & Purnomo, M. H. (2006). Early Detection on the Condition of Pancreas Organ as the Cause of Diabetes Mellitus by Real Time Iris Image, IEEE Asia Pacific Conference on Circuits and Systems, 1008-1010.

  • تاریخ دریافت 05 خرداد 1404
  • تاریخ بازنگری 18 تیر 1404
  • تاریخ پذیرش 20 تیر 1404