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  1. TOOL · CL_196236 ·

    新AI模型通过眼底照片评估眼部健康

    研究人员开发了SpecF2M,一种新颖的多任务网络,用于从儿科眼底照片估计轴长和屈光不正。这种光谱感知的网络集成了解剖引导增强模块和混合空间-光谱骨干网络,用于估计轴长、球镜和柱镜等成分。在一项涉及超过4000次儿童就诊和近7000张眼底图像的研究中,SpecF2M在轴长和球镜估计方面表现优于标准的CNN和ViT基线模型,平均绝对误差分别为0.5347毫米和0.7062屈光度。研究结果表明,眼底摄影可用于筛查儿童近视指标,但临床应用前…