Використання машинного навчання для діагностики дальтонізма на основі візуальних тестів

Abstract

Основною метою є створення точного, доступного та інклюзивного інструменту, який не тільки класифікує порушення колірного зору, але й надає оцінку їх тяжкості, а також пропонує персоналізовані рекомендації для користувачів. У роботі досліджено сучасні технології діагностики, проаналізовано переваги й обмеження традиційних методів, таких як псевдоізохроматичні пластини, та вивчено застосування алгоритмів штучного інтелекту, зокрема згорткових нейронних мереж (CNN). Система була розроблена з використанням легких моделей машинного навчання, інтегрованих через TensorFlow Lite для мобільних пристроїв та PyTorch для веб-платформи. Для забезпечення доступності реалізовано багатомовну підтримку, офлайн-функціональність та налаштовувані інтерфейси, зокрема теми з високим контрастом і голосову навігацію.