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海外ジャーナル

緑内障性視野障害を検出する深層学習モデルが高精度

2019年11月1日  ソース:Ophthalmology  カテゴリ: 眼科疾患その他

被験者1194例1909眼の視野データとスペクトラルドメイン光干渉断層撮影(SDOCT)画像のペア9765組を対象に、SDOCTでの網膜神経線維層(RNFL)厚マップ、RNFLのenface画像、共焦...

文献:Mark Christopher, et al. Deep Learning Approaches Predict Glaucomatous Visual Field Damage from Optical Coherence Tomography Optic Nerve Head Enface Images and Retinal Nerve Fiber Layer Thickness Maps. Ophthalmology. 2019 September 30. [Epub ahead of print]

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