![](/images/graphics-bg.png)
Multimodal Retinal Image Analysis via Deep Learning for the Diagnosis of Intermediate Dry Age-Related Macular Degeneration: A Feasibility Study
المؤلفون المشاركون
Vaghefi, Ehsan
Hill, Sophie
Kersten, Hannah M.
Squirrell, David
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-01-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Background and Objective.
To determine if using a multi-input deep learning approach in the image analysis of optical coherence tomography (OCT), OCT angiography (OCT-A), and colour fundus photographs increases the accuracy of a CNN to diagnose intermediate dry age-related macular degeneration (AMD).
Patients and Methods.
Seventy-five participants were recruited and divided into three cohorts: young healthy (YH), old healthy (OH), and patients with intermediate dry AMD.
Colour fundus photography, OCT, and OCT-A scans were performed.
The convolutional neural network (CNN) was trained on multiple image modalities at the same time.
Results.
The CNN trained using OCT alone showed a diagnostic accuracy of 94%, whilst the OCT-A trained CNN resulted in an accuracy of 91%.
When multiple modalities were combined, the CNN accuracy increased to 96% in the AMD cohort.
Conclusions.
Here we demonstrate that superior diagnostic accuracy can be achieved when deep learning is combined with multimodal image analysis.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Vaghefi, Ehsan& Hill, Sophie& Kersten, Hannah M.& Squirrell, David. 2020. Multimodal Retinal Image Analysis via Deep Learning for the Diagnosis of Intermediate Dry Age-Related Macular Degeneration: A Feasibility Study. Journal of Ophthalmology،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189669
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Vaghefi, Ehsan…[et al.]. Multimodal Retinal Image Analysis via Deep Learning for the Diagnosis of Intermediate Dry Age-Related Macular Degeneration: A Feasibility Study. Journal of Ophthalmology No. 2020 (2020), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189669
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Vaghefi, Ehsan& Hill, Sophie& Kersten, Hannah M.& Squirrell, David. Multimodal Retinal Image Analysis via Deep Learning for the Diagnosis of Intermediate Dry Age-Related Macular Degeneration: A Feasibility Study. Journal of Ophthalmology. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189669
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1189669
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)