kaz29Вестник Казахстанско-Британского технического университетаHerald of the Kazakh-British Technical University1998-66882959-8109Казахстанско-Британский Технический Университет10.55452/1998-6688-2024-21-3-37-47kaz29-1367Research ArticleКОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИCOMPUTER SCIENCEСОЗДАНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ, ОСНОВАННОЙ НА НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКЕ, ДЛЯ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ГЛАУКОМЫDEVELOPMENT OF AN EXPERT SYSTEM BASED ON FUZZY LOGIC FOR EARLY DIAGNOSIS OF GLAUCOMAhttps://orcid.org/0000-0001-8318-3794МамырбаевО. Ж.MamyrbayevO. Zh.

PhD, ассоциированный профессор 

050000, г. Алматы

Ph.D., associate professor 

050040, Almaty

morkenj@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0051-5560ПавловС. В.PavlovS. V.

к.т.н. 

12000, г. Винница

prof. Dr. Techn. Sc. 

21000, Vinnytsa

psv@vntu.edu.uahttps://orcid.org/0000-0002-9981-5706МомынжановаК. Р.MomynzhanovaK. R.

магистр 

050040, г. Алматы

master 

050040, Almaty

kymbat_momynzhanova87@mail.ruИнститут информационных и вычислительных технологийКазахстанInstitute of information and computational technologiesKazakhstanВинницкий национальный технический университетУкраинаVinnytsia National Technical UniversityUkraineКазахский национальный университет имени аль-ФарабиКазахстанAl-Farabi Kazakh National UniversityKazakhstan2024011020242133747Copyright © Мамырбаев О.Ж., Павлов С.В., Момынжанова К.Р., 20242024Мамырбаев О.Ж., Павлов С.В., Момынжанова К.Р.Mamyrbayev O.Z., Pavlov S.V., Momynzhanova K.R.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.kbtu.edu.kz/jour/article/view/1367

В настоящее время системы принятия решений, основанные на изображениях, приобретают все большее значение, особенно в области медицины. Изображения стали фундаментальным инструментом для клинических исследований и диагностики заболеваний. В случае глаукомы, заболевания, которое может повредить головку зрительного нерва и привести к необратимой потере зрения, для ранней диагностики была разработана новая нечеткая экспертная система. Исходные изображения ONH предварительно обрабатываются фильтрами для удаления шума, после чего используется алгоритм Canny detector для определения контуров. Затем извлекаются ключевые параметры путем идентификации эллиптических форм диска зрительного нерва и экскавации с использованием рандомизированного преобразования Хафа. Алгоритм классификации, основанный на нечеткой логике, используется для оценки состояния пациентов с учетом как инструментальных параметров, так и факторов риска, таких как возраст, раса и семейный анамнез. Система протестирована на наборе данных офтальмологических изображений, демонстрирующих значительное улучшение прогнозов по сравнению с существующими методами с точностью более 96% при выявлении случаев с подозрением на глаукому.

Nowadays, decision-making systems that rely on images are becoming increasingly crucial, especially in the medical field. Images have become a fundamental tool for clinical research and diagnosing illnesses. In the case of glaucoma, a disease that can damage the optic nerve head and result in irreversible vision loss, a new Fuzzy Expert System has been developed for early diagnosis. Original ONH images are preprocessed with filters to remove noise, followed by using the Canny detector algorithm to detect contours. Key parameters are then extracted by identifying elliptical forms of the optic disc and excavation using the Randomized Hough Transform. A classification algorithm based on fuzzy logic is used to assess patients' conditions, taking into account both instrumental parameters and risk factors such as age, race, and family history. The system is tested on a dataset of ophthalmologic images, showing a significant improvement in predictions compared to existing methods, with over 96% accuracy in identifying cases suspected to have glaucoma.

глаукомасистема принятия решенийофтальмологические изображенияголовка зрительного нерваобработка изображенийнечеткая логикаGlaucomadecision-making systemophthalmic imagesoptic nerve headimage processingfuzzy logicReferencesDahl A.A. Glaucoma Causes, Symptoms. – Treatment & Surgery. – 2018. [online]. https://www.medicinenet.com/glaucoma/article.htm. [Accessed: 10-Available at: Mar-2018].Dahl A.A. Glaucoma Causes, Symptoms. Treatment & Surgery, 2018. [Online]. https://www.medicinenet.com/glaucoma/article.htm. [Accessed: 10-Available at: Mar-2018].Nayak J., Acharya U.R., Bhat P.S., Shetty A., Lim T.C. Automated diagnosis ofglaucoma using digital fundus images // J. Med. Syst. – 2009. – Vol. 33. – No. 5. – 7, Springer. – PP. 337–346.7.Nayak J., Acharya U.R., Bhat P.S., Shetty A., Lim T.C. (2009) Automated diagnosis ofglaucoma using digital fundus images. J. Med. Syst., vol. 33, no. 5, pp. 337–346.7.Абышева Л.Д., Алдашева Н.А., Утельбаева З.Т. Сравнительная оценка методов лечения рефрактерной глаукомы // Вестник КазНМУ. – 2019. – № 3. – PP. 185–188.Abysheva L.D., Aldasheva N.A., Utel'baeva Z.T. (2019) Sravnitel'naja ocenka metodov lechenija refrakternoj glaukomy. Vestnik KazNMU, no. 3, pp. 185–188.Kourkoutas D., Karanasiou I.S., Tsekouras G.J., Moshos M., Iliakis E., Georgopoulos G. Glaucoma risk assessment using a non-linear multivariableregression method // Comput. Methods Programs Biomed. 2012. – Vol.108. – No. 3. – PP. 1149–1159.Kourkoutas D., Karanasiou I.S., Tsekouras G.J., Moshos M., Iliakis E., Georgopoulos G. (2012) Glaucoma risk assessment using a non-linear multivariableregression method. Comput. Methods Programs Biomed, vol.108, no. 3, pp. 1149–1159.Greany M.J. et al. Comparisons of optic nerve imaging methods to distinguishnormal eyes from those with glaucomaInvest // Ophthalmol. Visual Sci. – 2002. – Vol. 43. – No. 1. – PP. 140–14.Greany M.J. et al. (2002) Comparisons of optic nerve imaging methods to distinguishnormal eyes from those with glaucomaInvest. Ophthalmol. Visual Sci., vol. 43, no. 1, pp. 140–14.Lachkar Y., Sellem E. La papille glaucomateuse en pratique // LaboratoireChauvin Bausch & Lomb. – 2024. – No. 80.Lachkar Y., Sellem E. (2024) La papille glaucomateuse en pratique. Laboratoire Chauvin Bausch & Lombo, no. 80.Man Hua, Chenghao Zhub, Xiaoxing Lib, Yongli Xub. Optic Cup Segmentationfrom Fundus Images for Glaucoma Diagnosis. – Taylor & Francis, 2016. – PP. 1–8 [Online].Man Hua, Chenghao Zhub, Xiaoxing Lib, Yongli Xub. (2016) Optic Cup Segmentationfrom Fundus Images for Glaucoma Diagnosis, Taylor & Francis, 2016, pp. 1–8. [Online].Chandrika S., Nirmala K. Analysis of CDR detection for glaucoma diagnosis // Int. J. Eng. Res. Appl. (IJERA). – 2013. ISSN: 2248-9622, NCACCT-19.Chandrika S., Nirmala K. (2013) Analysis of CDR detection for glaucoma diagnosis. Int. J. Eng. Res. Appl. (IJERA), ISSN: 2248-9622, NCACCT-19.Sobia Nazi, Sheela N. Rao. Glaucoma detection in color fundus images usingcup to disc ratio // Int. J. Eng. Sci. (IJES). –2014. – Vol. 3. – No. 6. – PP. 51–58.Sobia Nazi, Sheela N. Rao. (2014) Glaucoma detection in color fundus images usingcup to disc ratio. Int. J. Eng. Sci. (IJES), vol. 3, no. 6, pp. 51–58.Kim P.Y., Iftekharuddin K.M. Novel fractal feature-Based multiclass glaucomadetection and progression prediction // IEEE J. Biomed. Health. Inf. – 2013. – Vol. 17. – No. 2.Kim P.Y., Iftekharuddin K.M. (2013) Novel fractal feature-Based multiclass glaucomadetection and progression prediction. IEEE J. Biomed. Health. Inf., vol. 17, no. 2.Tan M.H., Sun Y., Ong S.H., Liu J., Baskaran M., Aung T., Wong T.Y. Automaticnotch detection in retinal images : IEEE 10th International Symposium onBiomedical Imaging, April, San Francisco, CA, USA, 2013.Tan M.H., Sun Y., Ong S.H., Liu J., Baskaran M., Aung T., Wong T.Y. (2013) Automaticnotch detection in retinal images. IEEE 10th International Symposium onBiomedical Imaging, April, San Francisco, CA, USA.Yadav D., Sarathi M.P., Dutta M.K. Classification of glaucoma based on texturefeatures using neural networks : IEEE 7th International Conference onContemporary Computing, August, Noida, India, 2014.Yadav D., Sarathi M.P., Dutta M.K. (2014) Classification of glaucoma based on texturefeatures using neural networks. IEEE 7th International Conference onContemporary Computing, August, Noida, India.Noronha K.P., Acharya U.R., Nayaka K.P., Martis R.J., Bhandary S.V. Automatedclassification of glaucoma stages using higher order cumulant features Biomed // Signal Process. Control. – 2014. – No. 10. – PP. 174–183.Noronha K.P., Acharya U.R., Nayaka K.P., Martis R.J., Bhandary S.V. (2014) Automatedclassification of glaucoma stages using higher order cumulant features Biomed. Signal Process. Control, no. 10, pp. 174–183.Raja C., Gangatharan N. A hybrid swarm algorithm for optimizing glaucomadiagnosis // Comput. Biol. Med. – 2015. – No. 63. – PP. 196–207.Raja C., Gangatharan N. (2015) A hybrid swarm algorithm for optimizing glaucomadiagnosis. Comput. Biol. Med., no. 63, pp. 196–207.Ashish Issac, M. Partha Sarathi, Malay Kishore Dutta. An adaptive thresholdbased image processing technique for improved glaucoma detection andclassification // Comput. Methods Programs Biomed. – 2015. – Vol. 122. – No. 2. – PP. 229–244.Ashish Issac, M. Partha Sarathi, Malay Kishore Dutta. (2015) An adaptive thresholdbased image processing technique for improved glaucoma detection andclassification. Comput. Methods Programs Biomed., vol. 122, no. 2, pp. 229–244.Cosmin A. Basca, Mihai Talos, Remus Brad. Randomized hough transform forellipse detection with result clustering : IEEE International Conference onComputer as a Tool, Serbia & Montenegro, Belgrade, 2005.Cosmin A. Basca, Mihai Talos, Remus Brad. (2005) Randomized hough transform forellipse detection with result clustering. IEEE International Conference onComputer as a Tool, Serbia & Montenegro, Belgrade.Bennett N., Burridge R., Saito N. A method to detect and characterize ellipsesusing the Hough transform // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. – 1999. – Vol. 21. – No. 7. – PP. 652–657.Bennett N., Burridge R., Saito N. (1999) A method to detect and characterize ellipsesusing the Hough transform. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 21, no. 7, pp. 652–657.Corine Schnyder, André Mermoud, et al. Glaucome. – Atlas En Ophtalmologie. – Elsevier, 2005. – PP. 463.Corine Schnyder, André Mermoud, et al. Glaucome (2005) Atlas En Ophtalmologie, p. 463.Van Broekhoven E., De Baets B. A comparison of three methods for computingthe center of gravity defuzzification : IEEE International Conference onFuzzy Systems, Budapest, Hungary, 2004.Van Broekhoven E., De Baets B. (2004) A comparison of three methods for computingthe center of gravity defuzzification. IEEE International Conference onFuzzy Systems, Budapest, Hungary

The authors declare that there are no conflicts of interest present.