【摘 要】
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目的:对特发性息肉状脉络膜血管病变(PCV)的眼底图像进行机器深度学习识别,以辅助眼底病医师对PCV进行更准确的诊断。方法:选取已诊断为PCV患者52例,眼底彩照、FFA、ICGA及OC
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目的:对特发性息肉状脉络膜血管病变(PCV)的眼底图像进行机器深度学习识别,以辅助眼底病医师对PCV进行更准确的诊断。方法:选取已诊断为PCV患者52例,眼底彩照、FFA、ICGA及OCT图像,对相应特征性表现进行标记后,进行机器深度学习。结果:通过不同的计算算法可以使机器在判别息肉样病变及异常血管网达到90%以上准确率。结论:神经网络深度学习对PCV的诊断准确性对眼底医师有帮助,但由于数据量较小,深度学习模型的构建仍不够完善,需要进行更多数据积累。
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