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Visual Acuity Assessment Based on Fundus Images with PAC Guarantees
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内容提要
本文提出了一种基于PAC保障的视觉敏锐度预测区间方法，有效解决了机器学习模型的不确定性问题。实验结果表明，该方法在性能上与传统方法相当或更优，具有重要的临床应用价值。
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关键要点
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提出了一种基于PAC保障的视觉敏锐度预测区间方法。
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有效解决了机器学习模型在视觉敏锐度预测中的不确定性问题。
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该方法弥补了传统点估计的不足。
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实验结果表明，该方法在性能上与传统方法相当或更优。
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该方法具有重要的临床应用价值。
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