#视网膜自荧光

深度学习算法在视网膜自荧光图像中精准测量地理萎缩进展

该研究开发了一种基于DeepLabV3+的深度学习算法，通过同时分析纵向获取的视网膜自荧光（FAF）图像对，实现了对地理萎缩（GA）区域的自动标注和生长率的精确测量。研究利用了AREDS2和METforMIN两项独立前瞻性临床试验的数据，共涉及174名AREDS2参与者和44名METforMIN参与者。结果显示，与手动专家标注相比，该算法在精度、召回率和Dice系数方面均有显著提升，并且在保持纵向一致性方面表现优异。这些改进对于减少测量变异性、有效评估临床试验结果具有重要意义。