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Fundus images analysis using deep features for detection of exudates, hemorrhages and microaneurysms
Fundus images analysis using deep features for detection of exudates, hemorrhages and microaneurysms
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新型VLM增强糖尿病视网膜病变AI可解释性
研究人员开发了HSQ-VLM，这是一种新颖的视觉语言模型，旨在提高AI诊断糖尿病视网膜病变的可解释性。该模型采用新颖的象限分割流程，结合了基于地标的笛卡尔交叉注意力和拓扑潜在分区，将视网膜特征与以中央凹为中心的坐标系统对齐。HSQ-VLM通过解剖学精确地量化病理学来生成精确的自然语言报告，在3500张眼底图像的数据集上实现了高灵敏度的出血和微动脉瘤检测。
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人工智能利用多模态成像合成视网膜血管造影
研究人员开发了一个新框架，可以从眼底图像和光学相干断层扫描（OCT）扫描中合成荧光素血管造影（FFA）。该方法解决了先前仅依赖眼底摄影方法的局限性，后者无法捕捉功能性血管信息。新框架整合了来自OCT扫描的结构化指导，为视网膜血管评估提供了更全面的方法。