利用平行超平面预测纵向视网膜OCT中的疾病进展

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-30T00:00:00Z

研究提出了一种新颖的深度学习方法，通过联合预测平行超平面，准确估计晚期干性年龄相关性黄斑变性（dAMD）的风险。模型在不同数据集上，6、12和24个月的预测间隔内的平均AUROC值为0.82和0.83，显示出良好的预测能力。文章还介绍了DeepSeeNet、ReLaX和Morph-SSL等其他相关研究，展示了深度学习在医学影像预测中的应用潜力。