טוען...

Deep Learning Approaches Predict Glaucomatous Visual Field Damage from Optical Coherence Tomography Optic Nerve Head Enface Images and Retinal Nerve Fiber Layer Thickness Maps

PURPOSE: To develop and evaluate a deep learning system for differentiating between eyes with and without glaucomatous visual field damage (GVFD) and predicting the severity of GFVD from spectral domain optical coherence tomography (SDOCT) optic nerve head images. DESIGN: Evaluation of a diagnostic...

תיאור מלא

שמור ב:
מידע ביבליוגרפי
הוצא לאור ב:Ophthalmology
Main Authors: Christopher, Mark, Bowd, Christopher, Belghith, Akram, Goldbaum, Michael H., Weinreb, Robert N., Fazio, Massimo A., Girkin, Christopher A., Liebmann, Jeffrey M., Zangwill, Linda M.
פורמט: Artigo
שפה:Inglês
יצא לאור: 2019
נושאים:
גישה מקוונת:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8063221/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31718841
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1016/j.ophtha.2019.09.036
תגים: הוספת תג
אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!