age-related macular degeneration | BriefGPT

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临床眼科的专业视觉语言模型
基于图像和语言的模型（VLMs）在处理眼底照片的疾病分期和患者转诊方面表现出比基础 VLMs 更高的性能，并且与初级眼科医生的诊断性能相当，这证明了我们基于课程设置的方法为使基础 VLMs 专门处理真实世界的临床任务提供了一个指南。
PDF16 days ago
视网膜 OCT 中退行性疾病进展的时间等变对比学习
我们提出了一种时间等变对比学习方法，通过引入时间诱发的转换来捕捉纵向成像过程中的变化，该方法在大规模纵向数据集上优于现有的等变对比方法，用于预测中间年龄相关性黄斑变性（AMD）转为先进型湿型 AMD 的进展。
PDF2 months ago
利用基于 Transformer 的序列建模技术，挖掘纵向医学成像在眼部疾病预后中的潜力
该研究使用深度学习技术从长期的医学图像中对年龄相关性黄斑变性和原发性开角型青光眼进行动态预测，取得了显著的成果。
PDF2 months ago
基于深度学习的 OCT 图像聚类用于年龄相关性黄斑变性生物标记的发现（Pinnacle 研究报告 4）
通过对大规模视网膜光学相干断层扫描图像进行深度学习，我们提出了一种基于对比学习的生物标志物提议系统来加速年龄相关性黄斑变性的生物标志物发现，此系统超越了已建立的临床分级系统所使用的标志物集合，为进一步发现新的预后性生物标志物提供了可能。
PDF5 months ago
特征增强分割网络（FES-Net）用于血管分割
利用深度学习技术，提出了一种名为 FES-Net 的新型特征增强分割网络，用于准确地分割视网膜血管，无需额外的图像增强步骤，并在多个公开数据集上验证了其卓越的性能。
PDFa year ago
基于时间依赖型 Cox 生存神经网络的动态预测
该研究提出了一种基于时间依赖的 Cox 模型和神经网络的眼病动态预测方法，并在 AMD 和 PBC 等数据集上得到了令人满意的预测效果。
PDFa year ago
OCT 拍摄的不同视网膜区域用于中度 AMD 分类的比较
通过对一定区域感兴趣的视网膜 (OCT) 数据进行部分输入，即限制输入 B 扫描到特定的 ROI，研究是否有可能区分中间年龄相关性黄斑变性 (AMD) 和健康对照组。通过训练使用 VGG16 架构和在 ImageNet 上预训练的卷积神经网
PDFa year ago
AAAI光学相干断层扫描图像中 Drusen 分割的认识和偶然不确定性分析
本研究通过开发基于 U-Net 的 drusen 分割模型和量化分割不确定性，探究了利用不确定性进行精确定位的可行性并分析了分割准确度与不确定性之间的相关性，从而证明了在医学图像分析中利用不确定性来开发和解释分割模型的有效性。
PDF4 years ago
松弛对训练的多模态 AMD 分类双流 CNN
本研究提出了一种基于多模态输入的卷积神经网络自动分类年龄相关性黄斑变性的方法，并通过 Loose Pair 训练和类激活映射技术进行了优化，实验证明了该方法在多模态 AMD 分类方面的可行性。
PDF5 years ago
评估一个深度学习系统，用于联合自动检测糖尿病视网膜病变和年龄相关性黄斑变性
验证了一种商用的深度学习系统在混合眼部疾病的彩色眼底图像中同时检测糖尿病视网膜病变和年龄相关性黄斑变性的性能，结果表明该系统表现与人类专家相当，可以成为眼科专家的快速可靠支持。
PDF5 years ago
用于年龄相关性黄斑变性分类的多任务深度学习模型
针对年龄相关黄斑变性（AMD）的深度学习模型通过多任务学习技术，将基于图像的 AMD 严重程度分级自动分类，并在两个图像数据集上的评估中表现优于当前的最先进模型超过 10%。
PDF6 years ago
DeepSeeNet：一种深度学习模型，用于自动分类基于患者色视网膜照片的年龄相关性黄斑变性严重程度
DeepSeeNet 是一种基于深度学习的系统，使用双眼 CFP 图像来自动分类患者的年龄相关性黄斑变性病情，并通过 AREDS 简化严重程度评分患者级别，并表现出比视网膜专家更高的分类精度和透明度。
PDF6 years ago
RetiNet: OCT 体数据中自动识别 AMD
本研究提出了一种基于卷积神经网络的半监督学习方法，利用光学相干断层扫描成像技术对视网膜疾病进行自动识别，并取得了良好的效果。
PDF8 years ago