sapiСистемный анализ и прикладная информатика«System analysis and applied information science»2309-49232414-0481Belarusian National Technical University10.21122/2309-4923-2026-2-60-69sapi-815Research ArticleОбработка информации и принятие решенийData processing and decision–makingПрототип системы удаленного автоматизированного скрининга диабетической ретинопатииPrototype of a remote automated screening system for diabetic retinopathyГолубЮ. И.GolubY. I.

Голуб Юлия Игоревна - Кандидат технических наук, доцент.г. Минск, 220012

Yuliya I.Golub - PhD of Engineering Sciences, Associate Professor.Minsk, 220012

ЛукашевичМ. M.LukashevichM. M.

Лукашевич Марина Михайловна - Кандидат технических наук, доцент.

г. Минск, 220012

Marina M. Lukashevich - PhD of Engineering Sciences, Associate Professor.Minsk

СтаровойтовВ. В.StarovoitovV.

Старовойтов Валерий Васильевич - Доктор технических наук, профессор.г. Минск, 220012

Valery Starovoitov - Doctor of Sciences and Professor of Computer Science.Minsk, 220012

Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук БеларусиБеларусьUnited Institute of Informatics Problems of the National Academy of Sciences of BelarusBelarusБелорусский государственный университет; Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук БеларусиБеларусьBelarusian State University; United Institute of Informatics Problems of the National Academy of Sciences of BelarusBelarus202617072026026069Copyright © Голуб Ю.И., Лукашевич М.M., Старовойтов В.В., 20262026Голуб Ю.И., Лукашевич М.M., Старовойтов В.В.Golub Y.I., Lukashevich M.M., Starovoitov V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://sapi.bntu.by/jour/article/view/815

В статье представлены результаты разработки и тестирования прототипа автоматизированной системы удаленного скрининга диабетической ретинопатии (ДР) с функциями предобработки и классификации цифровых изображений, полученных фундус-камерами разных производителей. Экспериментальное тестирование прототипа выполнено на нескольких тысячах реальных изображений из белорусских медицинских учреждений и открытых источников. Объективная оценка качества изображения сетчатки вычисляется посредством анализа центрального фрагмента на базе параметра масштаба распределения Вейбулла для локальных оценок качества зеленого канала изображения. Прототип разработан на платформе Streamlit, использует нейросетевые архитектуры YOLOv8 и YOLOv11 для классификации пяти стадий ДР, точность классификации составила 84,0 % и 82,7 % соответственно. Комбинация фильтрации некачественных снимков и нейросетевой классификации повышает достоверность скрининговой диагностики и может быть использована в телемедицинских системах, имеющих ограниченные вычислительные ресурсы.

The article presents the results of the development and testing of a prototype automated system for remote screening of diabetic retinopathy (DR), featuring preprocessing and classification functionalities for digital images acquired by fundus cameras from various manufacturers. Experimental testing of the prototype was performed on several thousand real-world images from Belarusian medical institutions and open-access sources. Objective assessment of retinal image quality is computed through analysis of the central fragment based on the Weibull distribution scale parameter applied to local quality estimates of the green channel of the image. The prototype was developed on the Streamlit platform and employs the YOLOv8 and YOLOv11 neural network architectures for classifying five stages of DR, achieving classification accuracy of 84.0 % and 82.7 %, respectively. The combination of low-quality image filtering and neural network-based classification enhances the reliability of screening diagnostics and can be deployed in telemedicine systems with limited computational resources.

диабетическая ретинопатиябезэталонная оценка качествараспределение ВейбуллаStreamlitYOLOудаленный скринингклассификация изображений сетчаткиdiabetic retinopathyno-reference image quality assessmentWeibull distributionStreamlitYOLOremote screeningretinal image classificationИсследование выполнено в рамках проекта № Ф23ИНДГ-004.ReferencesСкрининг на диабетическую ретинопатию: краткое руководство : повышение эффективности, максимальное увеличение пользы и минимизация вреда / Всемирная организация здравоохранения. Европейское региональное бюро. Копенгаген, 2021. 95 c. URL: https://iris.who.int/handle/10665/340770 (дата обращения: 10.04.2026).World Health Organization. Regional Office for Europe. Diabetic retinopathy screening: a short guide: Increase effectiveness, maximize benefits and minimize harm. 2020. Available at: https://iris.who.int/handle/10665/336660 (accessed 10 April 2026).Causes of blindness and vision impairment in 2020 and trends over 30 years, and prevalence of avoidable blindness in relation to VISION 2020: the Right to Sight: an analysis for the Global Burden of Disease Study Steinmetz / GBD 2019 Blindness and Vision Impairment Collaborators; Vision Loss Expert Group of the Global Burden of Disease Study // The Lancet Global Health. Vol. 9, № 2. P. e144–e160.GBD 2019 Blindness and Vision Impairment Collaborators; Vision Loss Expert Group of the Global Burden of Disease Study. Causes of blindness and vision impairment in 2020 and trends over 30 years, and prevalence of avoidable blindness in relation to VISION 2020: the Right to Sight: an analysis for the Global Burden of Disease Study. Lancet Global Health. 2021;9(2):e144–e160. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(20)30489-7Сколько пациентов с сахарным диабетом находятся под меднаблюдением в Беларуси, рассказала эндокринолог // БЕЛТА. URL: https://belta.by/society/view/skolko-patsientov-s-saharnym-diabetom-nahodjatsja-pod-mednabljudeniem-v-belarusi-rasskazala-746976-2025/. Дата публ.: 04.11.2025.Skol'ko patsientov s sakharnym diabetom nakhodyatsya pod mednablyudeniem v Belarusi, rasskazala ehndokrinolog [How many patients with diabetes mellitus are under medical supervision in Belarus, the endocrinologist said]. BELTA. Available at: https://belta.by/society/view/skolko-patsientov-s-saharnym-diabetom-nahodjatsja-pod-mednabljudeniem-v-belarusi-rasskazala-746976-2025/ (accessed 10 April 2026) (in Russian).Лукашевич, М. М. Классификация стадий диабетической ретинопатии на основе нейронных сетей / М. М. Лукашевич, Ю. И. Голуб // Системный анализ и прикладная информатика. 2022. № 3. С. 12–21. DOI: 10.21122/2309-4923-2022-3-12-21.Lukashevich M.M., Golub Y.I. Classification of diabetic retinopathy stages based on neural networks. System Analysis and Applied Information Science. 2022;(3):12–21 (in Russian). https://doi.org/10.21122/2309-4923-2022-3-12-21.Pivotal trial of an autonomous AI-based diagnostic system for detection of diabetic retinopathy in primary care offices / M. D. Abràmoff, P. T. Lavin, M. Birch [et al.] // NPJ digital medicine. 2018. Vol. 1. P. 39. DOI: 10.1038/s41746-018-0040-6.Abràmoff M.D., Lavin P.T., Birch M., Shah N., Folk J.C. Pivotal trial of an autonomous AI-based diagnostic system for detection of diabetic retinopathy in primary care offices. npj Digital Medicine. 2018;1:39. https://doi.org/10.1038/s41746-018-0040-6.Scanlon, P. H. The English National Screening Programme for diabetic retinopathy 2003–2016 / P. H. Scanlon // Acta diabetologica. 2017. Vol. 54. P. 515–525. DOI: 10.1007/s00592-017-0974-1.Scanlon P.H. The English National Screening Programme for diabetic retinopathy 2003–2016. Acta Diabetologica. 2017;54:515–525. https://doi.org/10.1007/s00592-017-0974-1.Diabetic retinopathy screening: global and local perspective / R. A. Gangwani, J. X. Lian, Sarah M. McGhee [et al.] // Hong Kong Medical Journal. 2016. Vol. 22, № 5. P. 486–495. DOI: 10.12809/hkmj164844.Gangwani R.A., Lian J.X., McGhee S.M., Wong D., Li K.K.W. Diabetic retinopathy screening: global and local perspective. Hong Kong Medical Journal. 2016;22(5):486–495. http://dx.doi.org/10.12809/hkmj164844.Diagnostic assessment of deep learning algorithms for diabetic retinopathy screening / T. Li, Y. Gao, K. Wang [et al.] // Information Sciences. 2019. Vol. 501. P. 511–522. DOI: 10.1016/j.ins.2019.06.011.Li T., Gaoet Y., Wang K., Guo S., Liu H., Kang H. Diagnostic assessment of deep learning algorithms for diabetic retinopathy screening. Information Sciences. 2019;501:511–522. https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.06.011.Golub, Y. Retinal Image Analysis Approach for Diabetic Retinopathy Grading / Y. Golub, M. Lukashevich, V. Starovoitov // Pattern Recognition and Information Processing. Springer, Cham, 2022. Vol. 1562. P. 152–165. DOI: 10.1007/978-3-030-98883-8_11.Golub Y., Lukashevich M., Starovoitov V. Retinal image analysis approach for diabetic retinopathy grading. Pattern Recognition and Information Processing. PRIP 2021. Communications in Computer and Information Science, vol. 1562. Springer, Cham; 2022. p. 152–165. https://doi.org/10.1007/978-3-030-98883-8_11.Starovoitov, V. A universal retinal image template for automated screening of diabetic retinopathy / V. V. Starovoitov, Yu. I. Golub, M. M. Lukashevich // Pattern Recognition and Image Analysis. 2022. Vol. 32, № 2. P. 322–331. DOI: 10.1134/S1054661822020195.Starovoitov V.V., Golub Yu.I., Lukashevich M.M. A universal retinal image template for automated screening of diabetic retinopathy. Pattern Recognition and Image Analysis. 2022;32:322–331. https://doi.org/10.1134/S1054661822020195.Классификации стадий диабетической ретинопатии на основе алгоритмов машинного обучения и набора признаков / М. М Лукашевич, Ю. И Голуб, В. В. Старовойтов // Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы междунар. науч. конгресса по информатике, 27–28 окт. 2022 г., Респ. Беларусь, Минск : в 3 ч. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др.]. Минск, 2022. Ч. 2. С. 169–176.Lukashevich M.M., Golub Yu.I., Starovoitov V.V. Klassifikacii stadij diabeticheskoj retinopatii na osnove algoritmov mashinnogo obucheniya i nabora priznakov [Classifications of diabetic retinopathy stages based on machine learning algorithms and feature set]. Informacionnye sistemy i tehnologii = Information Systems and Technologies : materialy mezhdunar. nauch. kongressa po informatike [Proceedings of the International Scientific Congress on Informatics], 27–28 Oct. 2022, Republic of Belarus, Minsk. In 3 parts. Part 2. Minsk; 2022. p. 169-176 (in Russian).Голуб, Ю. И. Объективная оценка качества цифровых изображений сетчатки при скрининговом исследовании / Ю. И. Голуб, В. В. Старовойтов // Системный анализ и прикладная информатика. 2025. № 3. С. 47–58. DOI: 10.21122/2309-4923-2025-3-47-58.Golub Yu.I., Starovoitov V. Objective quality assessment of digital retinal images in screening study. System Analysis and Applied Information Science. 2025;(3):47–58 (in Russian). https://doi.org/10.21122/2309-4923-2025-3-47-58.APTOS 2019 Blindness Detection / Kaggle. 2019. URL: https://www.kaggle.com/c/aptos2019-blindness-detection (date of access: 10.04.2026).APTOS 2019 Blindness Detection. Kaggle. 2019. Available at: https://www.kaggle.com/c/aptos2019-blindness-detection (accessed 10 April 2026).Diabetic retinopathy screening through artificial intelligence algorithms: A systematic review / Z. Farahat, N. Zrira, N. Souissi [et al.] // Survey of Ophthalmology. 2024. Vol. 69, № 5. P. 707–721. DOI: 10.1016/j.survophthal.2024.05.008.Farahat Z., Zrira N., Souissi N., Belmekki M., Ngote M.N., Megdiche K., et al. Diabetic retinopathy screening through artificial intelligence algorithms: A systematic review. Survey of Ophthalmology. 2024;69(5):707–721. https://doi.org/10.1016/j.survophthal.2024.05.008.Павлов, В. Г. Современные тенденции скрининга диабетической ретинопатии / В. Г. Павлов, А. Л. Сидамонидзе, Д. В. Петрачков // Вестник офтальмологии. 2020. Т. 136, № 4. С. 300–309. DOI: 10.17116/oftalma2020136042300.Pavlov V.G., Sidamonidze A.L., Petrachkov D.V. Current trends in the screening for diabetic retinopathy. Russian Annals of Ophthalmology. 2020;136(4):300–309 (in Russian). https://doi.org/10.17116/oftalma2020136042300.

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