利用平行超平面预测纵向视网膜OCT中的疾病进展
原文中文，约2500字，阅读约需6分钟。发表于：。本研究解决了从医学影像预测未来疾病进展风险的难题，特别是在患者异质性和潜在影像生物标志物方面的挑战。文章提出了一种新颖的深度学习方法，通过平行超平面的联合预测，精确估计晚期干性年龄相关性黄斑变性（dAMD）的发作风险。结果显示，在不同扫描仪获取的两大数据集上，模型在6、12和24个月的预测间隔内取得了平均AUROC值达0.82和0.83，表明该方法具有良好的预测能力和应用潜力。
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。
