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  1. TOOL · CL_72779 ·

    深度学习模型使用OCT和OCTA扫描准确分期AMD

    研究人员开发了深度学习模型,利用光学相干断层扫描(OCT)和OCT血管造影(OCTA)数据自动分期年龄相关性黄斑变性(AMD)。这些模型在AMD严重程度分级方面表现出强大的性能,与参考标准有实质性的一致性。一个基于生物标志物的模型显示出最高的整体性能,并且在检测早期AMD方面特别有效。