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geographic atrophy
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新AI方法使用隐式神经网络建模地理萎缩进展
研究人员开发了一种使用隐式神经网络（INRs）的新方法来模拟年龄相关性黄斑变性（AMD）患者的地理萎缩（GA）进展。该方法旨在即使在数据有限的情况下，也能在个体层面预测病灶随时间的增长。所提出的方法展示了具有竞争力的分割质量，在GA病灶面积方面实现了最低的平均绝对误差，在Dice分数方面实现了最高，同时保持了眼底自发荧光（FAF）图像的质量。
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AI框架精确分割黄斑变性监测的视网膜生物标志物
研究人员开发了一个新的深度学习框架，旨在精确分割和测量光学相干断层扫描（OCT）图像中的视网膜萎缩和椭圆区厚度。该自动化系统使用三个专业模型来识别和描绘视网膜色素上皮（RPE）丢失区域、椭圆区（EZ）边界和布鲁赫氏膜。该框架在298个SD-OCT数据集上进行了测试，并在独立数据集上进行了验证，在分割方面表现出高精度，在EZ厚度测量方面表现可靠，为在临床和真实世界环境中监测年龄相关性黄斑变性（AMD）提供了一个强大的工具。