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ocular diseases
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将可学习的概率离散隐变量纳入机器学习模型以提高眼疾检测的稳健性
利用 GFlowOut 及底端释出掩模，通过深度学习模型分析眼底图像，改善对眼科疾病的识别和分类，是一种有效且全面适用的方法。
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6 months ago
AMDNet23：一种结合基于轮廓的卷积神经网络和长短期记忆系统的诊断老年性黄斑变性方法
基于自动化框架的疾病检测辅助医生对眼科疾病的诊断，通过自适应对比度增强和 Gamma 校正提高眼底图像的质量，使用深度学习的 AMDNet23 系统结合卷积神经网络和短期与长期记忆自动检测老年性黄斑变性疾病。研究收集了来自多个来源的数据集，
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10 months ago
基于便携式设备的眼底视频数据集用于视网膜血管分割
本文介绍了一种采用手机作为数据采集设备的视觉调节分类视频数据集，通过空间和时间注释，在血管分割领域有着广泛而精确的应用，并希望对眼部疾病的诊断和早期预防有所贡献。
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a year ago
面向眼底图像的区域和空间感知异常检测
本文提出一种基于 ReSAD（Region and Spatial Aware Anomaly Detection）的方法，以检测眼底图像中的异常，利用本地区域和长距离的空间信息来降低正常结构中的误报率，该方法在两个公开基准数据集上显着优于
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a year ago
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