シンガポール・マレー眼科調査(AREDSにおける白内障重症度の分布を反映するためにサンプリングされた)の外部検証では、MSEはNSで1.27、PSCで25.5であった。結論ディープラーニングフレームワークは、3種類の全ての種類の白内障に対して白内障の重症度を自動定量的に分類することができました。2つの最も一般的なタイプ(NSとCLO)では、精度は眼科医の精度よりも有意に優れていた。一般的なタイプ(PSC)では、精度は似ています。フレームワークは、臨床および研究分野の両方で広く潜在的な用途を有することができる。将来的には、このようなアプローチは、世界的に白内障評価のアクセシビリティを高める可能性があります。コードとモデルは、https://XXXで一般公開されています。トラックバックこの記事へのコメントはありません。トラックバックURLこの記事へのトラックバックはありません。返信をキャンセルする。