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[Nature Biomedical Engineering | 论文简读] 通过深度学习检测眼部照片中的疾病迹象

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智能生信
发布2022-12-29 17:16:37
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发布2022-12-29 17:16:37
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文章被收录于专栏:智能生信

简读分享 | 汪逢生 编辑 | 赵晏浠

论文题目

Detection of signs of disease in external photographs of the eyes via deep learning

论文摘要

视网膜眼底照片可用于检测一系列视网膜状况。在这里作者展示了在眼部照片上训练的深度学习模型可用于检测糖尿病视网膜病变 (DR)、糖尿病黄斑水肿和血糖控制异常。作者使用来自 301 个 DR 筛查点的 145,832 名糖尿病患者的眼部照片训练模型,并在四个任务和四个验证数据集上评估了模型,数据集来自 198 个额外筛查点的 48644 名患者。对于所有四项任务,深度学习模型的预测性能显著高于使用自我报告的人口统计和病史数据训练的逻辑回归模型的性能。作者还探索了使用深度学习模型来检测血脂水平变化。此外通过来自不同相机和患者群体的图像进一步验证眼部照片在疾病诊断和管理中的效用。

论文链接

https://www.nature.com/articles/s41551-022-00867-5

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原始发表:2022-10-29,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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