Glaucoma Diagnostic Accuracy of Machine Learning Classifiers Using Retinal Nerve Fiber Layer and Optic Nerve Data from SD-OCT
المؤلفون المشاركون
Silva, Fabrício Reis
Gonçalves Vidotti, Vanessa
Gomi, Edson Satoshi
Barella, Kleyton Arlindo
Costa, Vital Paulino
Dias, Marcelo
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-11-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Purpose.
To investigate the diagnostic accuracy of machine learning classifiers (MLCs) using retinal nerve fiber layer (RNFL) and optic nerve (ON) parameters obtained with spectral domain optical coherence tomography (SD-OCT).
Methods.
Fifty-seven patients with early to moderate primary open angle glaucoma and 46 healthy patients were recruited.
All 103 patients underwent a complete ophthalmological examination, achromatic standard automated perimetry, and imaging with SD-OCT.
Receiver operating characteristic (ROC) curves were built for RNFL and ON parameters.
Ten MLCs were tested.
Areas under ROC curves (aROCs) obtained for each SD-OCT parameter and MLC were compared.
Results.
The mean age was 56.5±8.9 years for healthy individuals and 59.9±9.0 years for glaucoma patients (P=0.054).
Mean deviation values were −1.4 dB for healthy individuals and −4.0 dB for glaucoma patients (P<0.001).
SD-OCT parameters with the greatest aROCs were cup/disc area ratio (0.846) and average cup/disc (0.843).
aROCs obtained with classifiers varied from 0.687 (CTREE) to 0.877 (RAN).
The aROC obtained with RAN (0.877) was not significantly different from the aROC obtained with the best single SD-OCT parameter (0.846) (P=0.542).
Conclusion.
MLCs showed good accuracy but did not improve the sensitivity and specificity of SD-OCT for the diagnosis of glaucoma.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Barella, Kleyton Arlindo& Costa, Vital Paulino& Gonçalves Vidotti, Vanessa& Silva, Fabrício Reis& Dias, Marcelo& Gomi, Edson Satoshi. 2013. Glaucoma Diagnostic Accuracy of Machine Learning Classifiers Using Retinal Nerve Fiber Layer and Optic Nerve Data from SD-OCT. Journal of Ophthalmology،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-498150
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Barella, Kleyton Arlindo…[et al.]. Glaucoma Diagnostic Accuracy of Machine Learning Classifiers Using Retinal Nerve Fiber Layer and Optic Nerve Data from SD-OCT. Journal of Ophthalmology No. 2013 (2013), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-498150
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Barella, Kleyton Arlindo& Costa, Vital Paulino& Gonçalves Vidotti, Vanessa& Silva, Fabrício Reis& Dias, Marcelo& Gomi, Edson Satoshi. Glaucoma Diagnostic Accuracy of Machine Learning Classifiers Using Retinal Nerve Fiber Layer and Optic Nerve Data from SD-OCT. Journal of Ophthalmology. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-498150
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-498150
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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