Das menschliche Auge ist ein Organ, das auf Licht und Druck reagiert. Viele Krankheiten, St rungen und altersbedingte Ver nderungen k nnen die Augen und die umliegenden Strukturen beeintr chtigen. Eine der Augenkrankheiten ist das Glaukom (Gr ner Star). Das Glaukom ist eine Erkrankung, bei der der Fl ssigkeitsdruck im Auge ansteigt. Unbehandelt kann er den Sehnerv sch digen und zum Verlust des Sehverm gens f hren. Die fr hzeitige Erkennung des Glaukoms minimiert das Risiko eines Sehkraftverlusts. Das vorgeschlagene Modell synthetisiert hochrealistische, kontrollierbare Fundusbilder, um mit Hilfe eines Deep-Learning-Modells eine h here Pr zision bei der Erkennung von Glaukomen zu erreichen.Ein generatives adverses Netzwerk (GAN) ist ein unbeaufsichtigtes maschinelles Lernverfahren, das zur Erweiterung von Datens tzen verwendet werden kann und gesammelte Bilder so aufbereitet, dass sie von realen Daten nicht mehr zu unterscheiden sind. Das Deep Convolutional GAN (DCGAN), eine weitere Variante des GAN, zeigt die architektonischen Beschr nkungen des Modells auf, die f r die effektive Entwicklung hochwertiger Generatormodelle erforderlich sind. Der erweiterte Datensatz, der durch Datenerweiterung gewonnen wurde, und der urspr ngliche ACRIMA-Datensatz mit Fundusbildern werden dem CNN-Klassifizierungsmodell zur Erkennung von Glaukomkrankheiten separat zugef hrt.
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