基于深度学习的多模态眼科图像回归预测

来源 :北京化工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：ting1991

【摘要】

：

青光眼是世界第二大致盲性眼病,视网膜神经纤维层(RNFL)缺损是诊断青光眼的重要特征。在临床应用中主要采用光学相干断层扫描(OCT)测量RNFL厚度。然而在我国的多数中小型医院和体检中心,只有眼底照相机而不具备OCT设备。因此利用眼底照和OCT的多模态数据,设计了一种基于眼底照来预测RNFL厚度的深度残差回归神经网络。该网络通过眼底照中的局部区域信息预测此区域的RNFL厚度,并对视盘外围一周范围内

【作者】

：

杨昊胡曼徐永利

【机构】

：

北京化工大学数理学院,北京儿童医院眼科

【出处】

：

北京化工大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2021年03期

【关键词】

：

青光眼视网膜神经纤维层眼底照深度学习

【基金项目】

：

国家自然科学基金(U1830107)。

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