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深度学习和机器学习算法用于神经退行性疾病中的视网膜图像分析:对数据集和模型的系统审查
Tyler Bahr1, Truong A Vu2, Jared J Tuttle3
1Mayo Clinic, Department of Ophthalmology, Rochester, MN, USA.
Translational vision science & technology
|February 21, 2024
概括
深度学习模型分析视网膜图像以检测神经退行性疾病. 需要更多的多模式,纵向视网膜图像数据集,以提高阿尔茨海默病等疾病的诊断准确度.
科学领域:
- 眼科和神经科学 眼科和神经科学
- 医疗保健中的人工智能
- 生物医学成像分析分析
背景情况:
- 视网膜图像为神经退行性疾病提供了有价值的生物标志物.
- 深度学习模型在使用视网膜成像的自动诊断和风险预测方面表现有前途.
结论:
- 像特征提取,预处理,转移学习和注意力映射这样的深度学习工具至关重要.
- 开发具有元数据的综合多式双边视网膜图像数据集至关重要.
- 解决这些深度学习模型在现实世界中临床应用的局限性至关重要.
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