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混合方法与CNN回归器预测视网膜阻塞患者治疗后视力

该研究提出了一种结合传统方法和深度学习技术的混合模型，用于预测视网膜阻塞患者在12个月治疗后的视力恢复情况。通过引入卷积神经网络（CNN）回归器，研究人员能够更准确地分析光学相干断层扫描（OCT）图像中的细微变化，并据此预测患者的长期视力结果。研究发现，这种混合方法相较于单一的传统方法或纯机器学习方法，在预测精度上有了显著提升。这一成果不仅为临床医生提供了更为可靠的决策支持工具，也为未来基于影像学数据的个性化治疗方案设计奠定了基础。