人工智能关于视盘区多任务深度学习模型在青光眼分类中的应用

来源 :中华眼科医学杂志:电子版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：qq447105111

【摘要】

：

目的探讨基于人工智能深度学习结合视盘改变分类多任务模型对青光眼的检测能力。方法收集2017年8月至2018年8月来自29个省直辖市自治区的医疗机构的共计21969例(32548只眼)患

【作者】

：

张悦余双马锴初春燕张莉庞睿奇王宁利刘含若

【机构】

：

首都医科大学附属北京同仁医院,腾讯天衍实验室

【出处】

：

中华眼科医学杂志:电子版

【发表日期】

：

2020年2期

【关键词】

：

青光眼深度学习多任务辅助诊断 GlaucomaDeep learningMulti-taskAssisted diagnosis

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(81700813),北京市医院管理局“青苗”计划专项经费项目(QML20180205),北京市科技新星项目(Z191100001119072),首都医科大学附属北京同仁医院拔尖人才培养计划医药协同科研创新研究专项(Z181100001918035)

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目的探讨基于人工智能深度学习结合视盘改变分类多任务模型对青光眼的检测能力。方法收集2017年8月至2018年8月来自29个省直辖市自治区的医疗机构的共计21969例(32548只眼)患者的临床资料。其中,男性12762例(18745只眼),女性9207例(13803只眼);年龄17~75岁,平均年龄(57.1±7.9)岁。由两级人工阅片小组根据眼底图像诊断并标注为正常眼与青光眼,并将其划分为训练集、同源测试集及非同源测试集。使用基于Python 3.6和Pytorch 0.4的腾讯觅影眼底照片辅

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