【摘 要】
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目的·使用无监督机器学习的方法对视网膜血管性疾病的光学相干断层成像(optical coherence tomography,OCT)图像进行分层研究,并与机器内置分层方法比较。方法·标
【机 构】
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上海交通大学附属第一人民医院眼科,上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系
【基金项目】
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国家重点研发计划精准研究专项(2016YFC0904800);上海市青年科技英才扬帆计划(19YF1439300);上海交通大学“转化医学交叉研究基金”项目(ZH2018QNA24)~~
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目的·使用无监督机器学习的方法对视网膜血管性疾病的光学相干断层成像(optical coherence tomography,OCT)图像进行分层研究,并与机器内置分层方法比较。方法·标准化采集50例病理性近视脉络膜新生血管(myopic choroidal neovascularization,mCNV)患者以及20例糖尿病性黄斑水肿(diabetic macular edema,DME)患者的OCT图像资料。由专业医师手工标记分层信息建立标准。提出一种基于层间能量最小化的视网膜多层
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