細隙灯画像にスマホ画像併用で翼状片を検出

細隙灯顕微鏡による画像2万987枚とスマートフォンによる画像1094枚を用いて新たに構築したフュージョントレーニングモデルの翼状片検出および病期分類の精度を評価した。 その結果、細隙灯画像のみで訓練した検出モデルの平均精度は95.24％だった。細隙灯画像とスマートフォン画像で訓練したフュージョンセグメンテーションモデルのマイクロ平均F1スコアは0.8981、感度は0.8709、特異度は0.9668、曲線下面積（AUC）は0.9295だった。同じ患者グループでの比較で、スマートフォン画像を用いたフュージョンモデルのF1スコアは0.9313、感度は0.9360、特異度は0.9613、AUCは0.9426、精度は92.38%、細隙灯画像で訓練した検出モデルではそれぞれ0.9448、0.9165、 0.9689、0.9569、94.29％と近似していた。...