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A Deep Learning Algorithm to Quantify Neuroretinal Rim Loss from Optic Disc Photographs
PURPOSE: To train a deep learning (DL) algorithm that quantifies glaucomatous neuroretinal damage on fundus photographs using the minimum rim width relative to Bruch’s membrane opening (BMO-MRW) from spectral domain-optical coherence tomography (SDOCT). DESIGN: Cross-sectional study METHODS: 9,282 p...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Am J Ophthalmol |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artigo |
| Sprache: | Inglês |
| Veröffentlicht: |
2019
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6884088/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30689990 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1016/j.ajo.2019.01.011 |
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