Розроблення інтелектуальної системи раннього виявлення патологій зору на основі аналізу мікрорухів очей
DOI:
https://doi.org/10.30837/2522-9818.2025.4.124Ключові слова:
моніторинг зору; бездротові сенсорні мережі; розумні окуляри; автоматичне виявлення хвороб.Анотація
Предметом дослідження є розроблення та впровадження системи моніторингу стану здоров’я очей за допомогою сучасних технологій, зокрема бездротових сенсорних мереж, біометричних датчиків і програмного забезпечення для автоматичного виявлення захворювань зору. Особливу увагу приділено методам оброблення та аналізу показників із сенсорів для точної діагностики патологій, таких як катаракта, глаукома, діабетична ретинопатія тощо. Мета роботи – створення системи, яка дає змогу виявляти порушення зору в реальному часі, здійснювати автоматичну діагностику й надавати рекомендації щодо лікування. Система інтегрується з мобільним застосунком і може працювати разом з іншими медичними пристроями для полегшення взаємодії пацієнта й лікаря. Завдання, які необхідно виконати в статті: 1) розробити систему для збору й моніторингу інформації про стан здоров’я очей; 2) створити алгоритми оброблення й аналізу отриманої інформації; 3) розробити мобільний застосунок; 4) протестувати запропоновану систему. Методи, що застосовуються в дослідженні: аналіз інформації з біометричних сенсорів, алгоритми автоматичного порівняння показників з базою нормальних і патологічних значень та бездротові технології передачі даних (Bluetooth, Wi-Fi). Розроблена база даних і програмне забезпечення сприяють захищеному збереженню й аналізу медичних показників. Досягнуті результати. Дослідження продемонструвало, що система дає змогу контролювати стан зору в реальному часі з високою точністю (85–90 %), виявляти патології на ранніх стадіях і автоматично сповіщати пацієнта й лікаря про виявлені відхилення. Система демонструє ефективність у ранньому виявленні хвороб і дає змогу вчасно призначати лікування або додаткові обстеження. Висновки. Розроблена система є важливим кроком до інтеграції медичних технологій у повсякденне життя. Вона забезпечує вчасне виявлення порушень зору й зручний доступ до результатів моніторингу. У майбутньому можливе розширення функцій для виявлення інших захворювань очей та інтеграція з додатковими медичними пристроями для комплексного моніторингу здоров’я пацієнта.
Посилання
References
Sorrentino, F. S., et al. (2024), "Novel Approaches for Early Detection of Retinal Diseases Using Artificial Intelligence", Journal of Personalized Medicine, 14(7), 690 р. DOI:10.3390/jpm14070690
Parmar, U. P. S., et al. (2024), "Artificial Intelligence (AI) for Early Diagnosis of Retinal Diseases", Medicina, 60(4), 527 p. DOI:10.3390/medicina60040527
Solomin, A. V., Kovalenko, M. V. (2020), "Automated system for pupil tracking" ["Avtomatyzovana systema stezhennia za zinytsyamy ochei"], Biomedical Engineering and Technology, (3), Р. 25–29. DOI: 10.20535/2617-8974.2020.3.195134
Sedinkin O. A., Derkach M. V., Skarga-Bandurova I. S., Matyuk D. S. (2024), "Eye tracking system based on machine learning" ["Systema vidstezhennia pohliadu na osnovi mashynnoho navchannia"], Computer-integrated technologies: education, science, production, (55), Р. 199–205. DOI: 10.36910/6775-2524-0560-2024-55-25
Ostrovska, K. Y., Porokhnyavyi, V. H. (2025), "Research of neural network models for gaze tracking and object fixation" ["Doslidzhennia neironetworkovykh modelei dlia vidstezhennia pohliadu ta fiksatsii obiektiv"], Systemni tekhnolohii, 2(157), Р. 170–178. DOI: 10.34185/1562-9945-2-157-2025-17
Zaporozhets A. O., Verpeta V. O., Pluto I. V., Komisarenko Yu. I., Pavlenko Yu. R. (2012), "Development of DIOLAS software package for diagnostics in ophthalmoscopy" ["Rozrobka prohramnoho kompleksu DIOLAS dlia diahnostyky v oftalmoskopii"], Science-Based Technologies, 14(2), Р. 114–118. DOI: 10.18372/2310-5461.14.5104
Jiang, H., et al. (2023), "Eye tracking based deep learning analysis for the early detection of diabetic retinopathy: A pilot study", Biomedical Signal Processing and Control, 84, 104830 р. DOI: 10.1016/j.bspc.2023.104830
Golikov M. S., Donets V. V., Strilets V. Ye. (2025), "Intelligent analysis of optical images based on a hybrid approach" ["Intelektualnyi analiz optychnykh zobrazhen na osnovi hibrydnoho pidkhodu"], Bulletin of National Technical University "KhPI". Series: System Analysis, Control and Information Technologies, 1(13), Р. 83–87. DOI: 10.20998/2079-0023.2025.01.12
Xie, M., et al. (2022), "Multifunctional flexible contact lens for eye health monitoring using inorganic magnetic oxide nanosheets", Journal of Nanobiotechnology, 20(1). DOI: 10.1186/s12951-022-01415-8
Reshetnyak V. V., For E. E. (2024), "Eye tracking as a tool for researching user behavior" ["Vidstezhennia pohliadu yak instrument doslidzhennia povedinky korystuvachiv"], Computer-integrated technologies: education, science, production, 55, Р. 181–190. DOI: 10.36910/6775-2524-0560-2024-55-23
El Hmimdi, A. E., Palpanas, T., Kapoula, Z. (2024), "Efficient diagnostic classification of diverse pathologies through contextual eye movement data analysis with a novel hybrid architecture", Scientific Reports, 14, 21461 р. DOI: 10.1038/s41598-024-68056-9
Andrushchenko M. A., Selivanova K. G. (2024), "Prospects of diagnosing movement disorders using computer vision methods on a mobile device" ["Perspektyvy diahnostyky rukhovykh rozladiv za dopomohoiu metodiv kompiuternoho zoru na bazi mobilnoho prystroiu"], Opt.-el. inf.-enerh. tekhn., 48(2), Р. 96–103. DOI: 10.31649/1681-7893-2024-48-2-96-103
Graham, L., et al. (2024), "Digital Eye-Movement Outcomes (DEMOs) as Biomarkers for Neurological Conditions: A Narrative Review", Big Data and Cognitive Computing, 8 (12), 198 р. DOI: 10.3390/bdcc8120198
Ivaskevych D. R., Popov A. A., Rizun V. S., Gavrylets Yu. P., Petrenko-Lysak A. O., Yachnyk Yu. O., Tukaev S. I. (2023), "Age-related differences in fixation gaze length while reading the news with negative text elements" ["Vikovi vidminnosti v tryvalosti fiksatsii pohliadu pid chas chytannia novyn z nehatyvnymy elementamy tekstu"], East European Journal of Psycholinguistics, 10(1), Р. 36–47. DOI: 10.29038/eejpl.2023.10.1.iva
Choi, C., et al. (2017), "Human eye-inspired soft optoelectronic device using high-density MoS2-graphene curved image sensor array", Nature Communications, 8(1). DOI: 10.1038/s41467-017-01824-6
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-NC-SA 4.0), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо не комерційного та не ексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису опублікованої роботи, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.
