Gratias tibi ago pro natura.com adire.Versionem navigatoris limitata CSS auxilio uteris.Ad optimam experientiam commendamus ut navigatro renovato uteris (vel inactivare Compatibilitas Modus in Penitus Rimor).Praeterea, ad sustentationem continuam obtinendam, situm sine stylis et JavaScript demonstramus.
Iunctae tres articulos per dictum ostendentes.Utere globulis posterioribus et proximis movere per labitur, vel globulis lapsus moderatoris in fine movere per singulas lapsus.
Cohaerentia optica angiographia tomographica (OCTA) est nova methodus visualizationis retinae vasorum non incursivorum.Etsi OCTA multas applicationes clinicas pollicentes, qualitas imaginis determinans provocationem manet.Doctrinam profundam in fundamento systematis elaboravimus utens retiacula neuralis ResNet152 classificantis praefixa cum ImageNet ad imagines plexi capillaris superficialis referendum ab 347 lustrationibus 134 aegris.Imagines etiam manually verae veritatis a duobus raters independentibus aestimatae sunt ad exemplar eruditionis procuratum.Quia imaginis qualitas requisita variari potest secundum uncinos orci vel investigationis, duo exempla instructa sunt, unum pro qualitate imaginis agnoscendum, alterum propter recognitionem imaginis qualitatem humilis.Exemplar retiale neural nostrum optimum area sub curva (AUC), 95% CI 0.96-0.99, \(\kappa\) = 0.81 ostendit, quod insigniter melius quam signum campi a machina relatum est (AUC = 0.82, 95 %CI).0.77–0.86, \(\kappa\) = 0.52, AUC = 0.78, 95% CI 0.73–0.83, \(\kappa\) = 0.27, respective).Studium nostrum demonstrat machinam methodi discendi adhiberi posse ad explicandas methodos flexibiles et robustas qualitatem moderandi pro imaginibus OCTA.
Cohaerentia optica angiographia tomographica (OCTA) est ars relative nova fundata ex tomographia optica cohaerentia (OCT) quae adhiberi potest ad visualizationem microvasculaturae retinae non incursivam.OCTA differentiam metitur in reflexione exemplarium ex crebris pulsus levibus in eadem area retinae et reconstructionibus vasis sanguineis sine incursu vel aliis agentibus contrariis usu calculis revelandis.OCTA etiam dat imaginatio vascularium profunditatem solutionis, permittens clinicians seorsim examinare stratis superficialibus et profundis vasis, adiuvans ad differentiam inter morbum chorioretinum.
Dum haec ars promittit, imaginis qualitas variatio maior provocatio manet pro certa analysis imaginis, difficilis imaginis interpretatio faciens et adoptionem clinicam diffusa praeveniens.Quia OCTA pluribus consecutivis OCT lustrat utitur, magis sensibilis est artificiis imaginum quam vexillum OCT.Maxime commercial OCTA platforms propriae imaginis qualitas metrica quae appellatur Fortitudo signum (SS) vel interdum signum Fortis Index (SSI) praebent.Imagines autem cum magno valore SS vel SSI non spondent absentiam artificialium imaginum, quae quamlibet analysim sequentem imaginis afficere possunt et ad decisiones clinicas falsas ducunt.Communia imaginum artificia, quae in OCTA imaginatio fieri possunt, artificia motus, artificialia segmentatio, artificia opacitas media, et artificia proiectionis 1,2,3.
Cum OCTA derivatae mensurae sicut densitas vascularis magis magisque adhibentur in investigationibus translationalibus, iudiciis clinicis et usu clinico, urget necessitas robusti et certae imaginis explicandi processuum qualitatem moderandi ad tollendas artefactas imaginem.Omit nexus, etiam nexus residuales notae, proiectiones in architectura retis neuralis quae permittunt informationes laminis convolutionis praeterire dum informationes variarum squamarum vel resolutionum thesaurizant.Quia artificiatorum imaginum parvae scalae et generales magnarum imaginum effectio afficere possunt, retiacula neuralis skip-connexio bene apta sunt ad automate negotium hoc quale imperium.Nuper editum opus demonstravit promissionem aliquam in reticulis convolutionibus profundis retis neuralis adhibitis optimam qualitatem datam ab aestimatoribus humanis exercitatam.
In hoc studio nexum-omissis network convolutionibus neuralis instituimus ut automatice qualitatem OCTA imaginum determinemus.Operi praeviam aedificamus, singula exempla enucleando ad cognoscendas imagines altas et imagines qualitates humiles, sicut species imaginum requiruntur differre pro missionibus specificis clinicis vel investigationibus.Harum reticulorum proventus comparamus cum reticulis neuralis convolutionibus sine nexus absentis ad aestimandum valorem comprehendendi notarum in multiplicibus gradibus granularitatis in alta doctrina.Proventus nostros deinde comparavimus ad robur insignem, acceptam mensuram imaginis qualitatis a fabricantibus comparatam.
Studium nostrum aegros diabete comprehendit, qui Centrum Yalensi inter 11 Augusti 2017 et ante diem 11 Aprilis 2019 interfuerunt.Nulla inclusio vel exclusio criteria quae aetatis, generis, generis, imaginis, vel cuiuscumque alterius factoris fuerunt, nullae fuerunt.
Imagines OCTA quaesitae sunt in suggestu AngioPlex in cirrus HD-OCT 5000 (Carl Zeiss Meditec Inc, Dublin, CA) sub 8\(\plo) 8 mm et 6(\times\) 6 mm protocolla imaginatio.Consensus certior factus ad participationem studii ab unoquoque studio particeps adeptus est, et Universitatis Yalensis Institutionis Review Tabula (IRB) consensum certiorem fecit usum cum consequat globali pro omnibus aegris.Post principia Declarationis Helsinkiensis.Studium ab Universitate Yale IRB comprobatum est.
Imagines laminae superficiei aestimatae in antecedente Motione Artifacto Score descripta (MAS), Segmentation Artifacti Score praelibata (SAS), centrum foveale, praesentia instrumentorum opacitatis, et bona visualisatio parvarum capillariorum secundum imaginem evaluatoris determinati.Imagines a duobus aestimatoribus independentibus resolutae sunt (RD et JW).Imago habet gradum 2 (eligibile) si omnia sequentia criteria occurrant: imago centra foveam (minus quam 100 elementa e centro imaginis), MAS est 1 vel 2, SAS est 1, et media opacitas minor est quam 1. Imagines magnitudinis / 16, et parvae capillaria in imaginibus apparent maiora quam 15/16.Imago aestimatur 0 (sine rating) si quae sequuntur reperiuntur: imago centrum est, si MAS est 4, si SAS est 2, aut mediocris opacitas maior est quam imago 1/4, et capillaria parva non plus quam 1 imago / 4 distinguere adaequari possunt.Omnes aliae imagines quae re- gulae scortionis 0 vel 2 occurrunt, notatae sunt ut 1 (clipping).
Pridie fici.1 Imagines specimen exhibent pro singulis aestimationes et artificialium imaginum perpendentium.Inter-rater fidelitas ustulos singularum aestimata est a Kappa Cohen weighting8.Singulae pereuntis uniuscuiusque ratarii summatim ad altiore ustulo pro unaquaque imagine obtinendum concluduntur, ab 0 ad 4 . Imagines cum summa octoginta quattuor censentur bonae.Imagines cum summa score de 0 vel 1 qualitate humilis considerantur.
A ResNet152 architectura retis convolutionis neuralis (Fig. 3A.i) in imaginibus praeextrita ex imaginum imaginum database in usu fast.ai et compage PyTorch 5, 9, 10, 11. Retis convolutionis neuralis est retis quae doctis utitur. Filtra imaginum fragmenta perscrutanda sunt ad lineamenta localia et localia perscrutanda.Nostra ResNet exercitata est retis 152-circulis neuralis per intervalla vel "connexiones residuales" quae simul informationes cum multiplicibus resolutionibus transmittunt.Per informationes eminentes in diversis resolutionibus super retiaculis, suggestum discere potest lineamenta imaginum humilium qualitatum in multiplicibus gradibus detail.Praeter exemplar ResNet nostro, etiam AlexNet, architecturae retis neuralis bene meditatae, sine nexus ad comparationem defuit (Figura 3A.ii)12 erudivit.Sine nexus absentis, reticulum hoc in superiore granularitate lineamenta capere non poterit.
Originale 8mm 8mm OCTA13 statua imaginis aucta est artificiis horizontalibus et verticalibus reflexionis.Plena dataset tunc passim discissa ad imaginem in gradu ad exercitationem (51.2%), probatio (12.8%), hyperparametri tuning (16%), et sanatio (20%) datastarum utens instrumentorum scikit-discendi python14.Duo casus considerabantur, unus ex detectis tantum imaginibus qualitatis summae (supra sexaginta 4), alter in detegendo solum imagines infimae qualitatis (alterius score 0 vel 1).Uterque enim summus qualitas et humilis qualitas casus adhibent, reticulum neural semel in notitia imaginis nostra retinetur.In utroque casu retis neuralis ad 10 epochae exercitatus est, omnia autem supremi iacuit pondera congelata sunt, et pondera omnium parametri interni discebantur pro 40 epochae utentes methodo discri- tivali cum cruce entropy amissionis functionis 15, 16..Crux munus entropy detrimentum est mensura scala logarithmica discrepantiae inter pittacia retiacula praedicta et notitia realis.In disciplina, descensus clivus exercetur in parametris internis retis neuralis ad damna obscuranda.Disciplinae rate, dropout rate, hyperparametri reductiones ponderis sunt utentes optimisationi Bayesianam cum 2 incertis initiis et 10 iterationibus, et AUC in scriptione elaborata adhibitis hyperparametris in scopo XVII.
Exempla repraesentativa 8 8 mm OCTA imagines plexuum capillarium superficialium notatos 2 (A, B), 1 (C, D), et 0 (E, F).Imaginum artificia demonstrata includunt lineas vibrantes (sagittas), articulationes segmentationes (asteriscos), et media opacitas (sagittas).Imago (E) est etiam off-centrum.
Receptoris notae operativae (ROC) curvae generantur omnibus exemplaribus retis neuralis, et machinae notae roboris notae generantur pro quolibet casu quali- tatis et qualitatis usitatis.Area sub curva (AUC) computata est utens sarcinis pROC R, et 95% fiduciae intervalla et p-valores DeLong method18,19 utendo computata sunt.Pereuntia cumulativa ratorum humanorum ut baseline pro omnibus ROC calculis adhibentur.Ad signum virium a machina relatum, AUC bis computata est: semel pro qualitate Scalability Score cutoff et semel pro qualitate Scalability Score cutoff low.Retis neuralis cum Auc signo fortitudinis comparatae comparatur suae disciplinae et aestimationis condiciones.
Ut ulteriores experirentur docta alta doctrina exemplar in singulis datasetis, qualitates altae et humilium qualitatum exempla directe applicata sunt ad aestimationem 32 plenae faciei 6\6mm superficialium tabularum imaginum quae ex Yale University collectae sunt.Missa oculus simul ac simulacrum 8 \(\plo\) 8 mm.Imagines 6\(\×\) 6 mm ab eisdem raters (RD et JW) manually taxatae sunt eodem modo ac 8\(\×\) 8 mm imagines, AUC calculata tum accuratione et kappa Cohen. .aeque .
Classis ratio inaequalitatis est 158:189 (\(\rho = 1.19\)) quale exemplar pro low et 80:267 (\(\rho = 3.3\)) quale exemplar quale.Quia proportio inaequalitatis classium minor est quam 1:4, nullae mutationes architecturae specificae factae sunt ad emendandum genus inaequalitatis 20,21.
Ut melius processus discentium visualise, genus tabulae activationis pro omnibus quattuor altis eruditionis exemplaribus generatae sunt: ​​princeps qualitas ResNet152 exemplar, humilis qualitas ResNet152 exemplar, alta qualitas AlexNet exemplar, et humilis qualitas AlexNet exemplar.Classis tabulae activationis generantur ex input convolutionis horum quattuor exemplorum stratis, et tabulae caloris generantur ex tabulis activationibus obductis cum imaginibus fontium ab 8 8 mm et 6 6 mm in radice 22 , 23 .
R versio 4.0.3 adhibita est pro omnibus calculis statisticis, et visualisationes factae sunt utens instrumentum bibliothecae graphicae graphicae.
Imagines frontales collegimus 347 plexi capillares superficialis metientes 8 \(\plo\) 8 mm ab 134 hominibus.Apparatus rettulit signum virium in scala 0 ad 10 omnium imaginum (medium = 6.99 ± 2.29).De imaginibus 347 acquisitis, media aetas in examine erat 58.7±14.6 annorum, et 39,2% ab aegrotis masculinis.Omnium imaginum, 30.8% e Caucasiis erant, 32.6% ex Nigris, 30.8% ab Hispanicis, 4% ab Asiaticis, 1.7% ab aliis gentibus (Tabula 1).).Aetas distributio aegrorum cum OCTA secundum imaginis qualitatem significanter differebat (p < 0.001).Recipis imagines summus qualitatis in aegris iunioribus aetatis 18-45 annorum 33.8% comparatus ad 12.2% imagines humilium qualitatum (Tabula 1).Distributio status diabetici retinopathy etiam insigniter in qualitate imaginum variatur (p < 0.017).Inter omnes imagines optimas, recipis aegrorum cum PDR erat 18,8% comparatus ad 38.8% omnium imaginum qualitatis humilis (Tabula 1).
Singuli omnium imaginum aestimationes moderatas praebuerunt firmas inter aestimationes firmitatis inter imagines hominum legentium (Kappa pondus Cohen = 0.79, 95% CI: 0.76-0.82), et nullae erant imaginum puncta in quibus raters plus quam 1 differebat (Fig. 2A)..Intensio insignius cum scoring manuali connectitur (Pearson product momentum correlativorum = 0.58, 95% CI 0.51-0.65, p<0.001), sed multae imagines notae sunt altam intensionem insignem, sed gravem scoring manualem (Fig. .2B).
In disciplina ResNet152 et architecturae AlexNet, crucis-entropy detrimentum sanationis et disciplinae per 50 aevum cadit (Figura 3B,C).Accuratio sanationis in ultima institutione epochae praeest 90% pro casibus qualitatibus et qualitate et minore usu.
Receptoris perficiendi curvae ostendunt exemplar ResNet152 signanter formare signum potentiae a machina relatae in casibus qualitatibus tam infimis quam altis (p < 0.001).Exemplar ResNet152 etiam signanter architecturae AlexNet format (p = 0.005 et p = 0.014 pro casibus qualitate et qualitate minorum, respective).Exempla inde pro unoquoque horum operum consequi poterant valorem AUC 0.99 et 0.97, respective, quae significanter melior est quam valorum AUC valorum 0.82 et 0.78 pro machina notarum virium indicem vel 0.97 et 0.94 pro AlexNet ..(Fig. 3).Discrimen inter ResNet et AUC in insignibus viribus altior est cum agnoscit altas imagines qualitatis, additas utilitates significans ResNet ad hoc negotium utendi.
Graphiae ostendunt facultatem cuiusque ratarii sui iuris ad ustulo et comparando cum signo fortitudinis a machina nuntiatae.(A) Summa punctorum aestimandi adhibetur ad numerum punctorum perpendendum creandum.Imagines cum altiore scalabilitatis sexaginta quattuor altae qualitates assignantur, imagines vero cum altiore scalabilitatis sexaginta 1 vel minoris qualitatem humilem assignantur.(B) Intensio insigni cum aestimationes manuales correlat, at imagines summa cum intensione potest esse deterioris qualitatis.Linea rubra punctata indicat fabricae commendationis qualitatem limen in insignibus vi (\(\ge\)) innixum.
ResNet translatio discendi notabilem emendationem praebet ad imaginem qualitatem identitatis pro tam humilis qualitate quam alta qualitate usus casuum, qui cum signo indicati comparantur.(i) De architecturae simpliciore schematis prae- stituti (i) ResNet152 et (ii) architecturae AlexNet.(B) Disciplina historica et receptacula perficiendi curvas ResNet152 comparatas ad machinam retulerunt roboris insignem et criteria qualitas humilis AlexNet.(C) ResNet152 receptaculum exercitationis historicae et perficiendi curvarum machinarum comparatarum rettulit roboris insignem et criteria qualitas magni AlexNet.
Post limen definitionis limes accommodans, maximum praedictum exemplar accurationis ResNet152 est 95.3% pro casu qualitatis et 93,5% pro causa qualitatis altissimae (Tabula II).Maximum praedictum accurate exemplum AlexNet est 91.0% pro causa qualitatis humilis et 90,1% pro casu qualitatis (Tabula II).Maximum signum fortitudinis praedictionis accuratio est 76.1% ad qualitatem usus casuum humilis et 77,8% ad casus qualitatis usus.Secundum kappa Cohen (\(\kappa\)), consensus inter exemplar ResNet152 et estimatores 0.90 est pro casu qualitatis humilis et 0,81 pro casu qualitatis.Cohen AlexNet kappa est 0.82 et 0.71 pro humilis qualitate et alta qualitate usus casuum respective.Praecipuum roboris Cohen kappa est 0.52 et 0.27 pro casuum qualitatem gravium et altitudinum respective.
Validatio quantitatis altae et humilis agnitionis exempla in 6\(\x\) imagines 6 mm bracteae planae facultatem demonstrat exercitati exemplaris ad determinandas imagines imaginum qualitates per parametros varias imaginandi.Cum usus 6\(\x\) 6 mm tabularum vadum ad qualitatem imaginandi, exemplar quale low auc of 0.83 (95% CI: 0.69-0.98) habuit et exemplar quale altum erat, AUC of 0.85.(95% CI: 0.55-1.00) (Tabula II).
Visual inspectio mappis input iacuit classium activationis monstravit omnes retiacula neural exercitata in specierum imaginum classificatione adhibita (fig. 4A, B).Nam imagines 8 \(\times\) 8 mm et 6 mm, imagines activationes retinae vasculaturae retinae proxime sequuntur.AlexNet tabulae activationis etiam vasa retinalia sequuntur, sed cum solutione crassiore.
Classis tabulae activae pro ResNet152 et AlexNet exempla in luce collocantur ad qualitatem imaginis pertinentes.(A) Mappa activatio Classis activitatem cohaerentem post vasculaturam superficialem retinalem in 8 \(\plo\) ostendens 8 mm validation imaginum et (B) amplitudinem minorum 6 \(\plo\) 6 mm validationum imagines.Exemplar LQ formatum in criteria qualitas humilitatis, HQ exemplar quale in indiciis excelsum educatum est.
Antea ostensum est qualitatem imaginis quamlibet quantitatem OCTA imaginum maxime afficere posse.Praeterea praesentia retinopathiae incidentia imaginum artificialium auget 7,26.Re quidem vera in notitia nostra, cum prioribus studiis consentanea, notabilem invenimus societatem inter crescentem aetatem et severitatem morbi retinae ac depravationis in qualitate imaginum (p < 0.001, p = 0.017 pro aetate et DR statu, respective; Table 1) 27 Ideo criticum est aestimare qualitatem imaginis antequam quamlibet analysin quantitatis OCTA imaginum perficiat.Maxime studiis OCTA analysis imagines utuntur machinae-relatae signo intensio liminum ut imagines humilium qualitatis exsequantur.Etsi intensio insignita ostensa est quantitatis OCTA parametri afficere, tantus summus intensionis ardor non sufficit ad imagines imaginum regendarum artificia 2,3,28,29.Ideo necesse est ut certius modum imaginis qualitatis imperium enucleet.Ad hunc finem perpendamus modos doctrinas altas pervestigandas exercendas contra insignem vim machinae relatam.
Plura exempla enucleavimus ad aestimandas qualitatem imaginum, quia diversi OCTA casus usus habere possunt diversorum imaginum qualitates requisita.Verbi gratia, imagines sint altioris qualitatis.Praeterea interest quantitatis specificae parametri quoque magni momenti sunt.Exempli gratia, area zonae fovealis avascularis non pendet a turbiditate medii non centri, sed densitatem vasorum afficit.Dum investigatio nostra pergit ut generalem accessum ad imaginis qualitatem intenderet, nullis ad necessitates alicuius probationis ligatur, sed destinatur ut directe restituat signum virium a machina relatum, speramus nos usoribus maiorem moderandi gradum dare ut ipsi. potest eligere specifica metrica usuris ad usor.elige exemplar quod respondet maximo gradu artificiatorum imaginum acceptorum consideratorum.
Pro low-qualitate et qualitate argumentorum nobilium exhibitionem exhibemus nexuum profundorum reticulorum convolutalium absentium, cum auctis 0.97 et 0.99 et humilium qualitatum exemplaribus, respectively.Demonstramus etiam superiorem observantiam altae eruditionis nostrae accessum comparatum ad gradus insignes tantum machinis nuntiatas.Omit nexus neural retia permittit ut lineamenta discat in multiplicibus gradibus particularum, capiendis pulchrioribus imaginum aspectibus (exempli gratia) ac lineamenta generalia (exempli gratia centrum 30, 31).Cum artificia imaginum quae imaginum qualitatem afficiunt probabiliter optime notantur per amplitudinem, architecturae retiacula neural cum iunctio carens meliores effectus exhibere possunt quam operae qualitatis imaginis sine determinatione.
Cum exemplar nostrum in 6\(\×6mm) OCTA imaginum probaremus, animadvertimus diminutionem classificationis peractae tam excellentis qualitas quam infimae qualitatis exempla (Fig. 2), contra magnitudinem exemplaris ad classificationem exercitati.Exemplar ResNet comparatum, exemplar AlexNet maius falloffum habet.Relative melior effectus ResNet potest ob facultatem nexuum residuarum ad informationes transmittendas in squamis multiplicibus, quae exemplum robustiorem efficit imagines enucleandi in squamis diversis et/vel magnificationibus captas.
Nonnullae differentiae inter 8 \(\×\) imagines 8 mm et 6 \(\×\) imagines 6 mm ad divi- sionem pauperem ducere possunt, inclusa relative alta proportio imaginum, quae foveales areas avasculares, mutationes in visibilitate, porticus vascularium ac nullus opticus in imagine 6×6 mm.Quamvis hoc exemplar nostrum quale ResNet altae urbis annonam 85% pro 6\(\x\) 6 mm imaginibus assequi potuit, conformatio ad quam exemplar exercitatum non erat, suggerens informationes imaginum qualitates in retis neuralis formatas. idoneus est.unius imaginis magnitudo seu figura machinae extra suam institutionem (Tabula II).Confirmando, ResNet- et AlexNet-similis tabulae activationis 8 \(\times\) 8 mm et 6 \(\times\) 6 mm imagines in utroque casu vasorum retinalium illustrare poterant, suggerentes exemplar informationes magnas habere.applicandae sunt ad utraque genera imagines OCTA digerenda (Fig. 4).
Lauerman et al.Imaginum qualitas taxatio in OCTA imaginum similiter facta est architecturae inceptio utens, alia omissio nexus convolutionis reticularis neuralis, 32 utens artes altas discendi.Studium etiam imaginum plexi capillaris superficialis circumscripsit, sed minoribus tantum imaginibus 3×3 mm ab Optovue AngioVue adhibitis, aegros etiam variis morbis chorioretinis comprehendit.Labor noster super fundamentis suis aedificat, inter multiplices exempla ad varias imaginum qualitates liminum applicandas et eventus validos imaginum magnitudinum diversarum.Auc quoque machinae metricae exempla discendi nuntiamus et eorum accurationem iam gravem (90%)6 augemus pro qualitate humilis (96%) et qualitatem altam (95.7%) exempla6.
Haec institutio plures limites habet.Imprimis imagines comparatae sunt cum una tantum machina OCTA, e quibus solas imagines plexi capillaris superficialis ad 8\(\plo) 8 mm et 6 mm.Causa imaginum ab profundioribus stratis excludendi est, quia proiectura artificialium manualium imaginum aestimationem difficiliorem et fortasse minus constantem facere potest.Imagines praeterea tantum in aegris diabeticis quaesitae sunt, pro quibus OCTA oritur sicut instrumentum diagnosticum et prognosticon 33,34.Etsi exemplar nostrum in imaginibus variarum magnitudinum probare potuimus ut eventus robustiores efficerentur, non potuimus cognoscere idoneas notitias e centris diversis, quae aestimationem nostram generalitatis exemplaris circumscripserunt.Etsi imagines ab uno tantum centro ortae sunt, ab aegris diversorum locorum stirpis et stirpis, quae singulari studio studium nostrum erant, consecutae sunt.Cum diversitas in nostra institutionis processu possidet, speramus eventus nostros latiore sensu generandos esse, et nos vitabimus in exemplaribus quae exercemus in transumpto gentis studio.
Studium nostrum demonstrat nexus retiacula omissis neuralis institui posse ad altam observantiam obtinendam in determinando OCTA imaginis qualitatem.Exempla haec ut instrumenta ulterioris investigationis praebemus.Quia diversae metri species diversis exigentiis imaginis habere possunt, individua qualitas moderaminis exemplar enucleari potest pro unoquoque usu metrico structurae hic constitutae.
Investigationes futurae debent imagines variarum magnitudinum ex diversis profunditatibus et diversis machinis OCTA obtinere ut altam discat imaginem qualitatis aestimationis processus, qui generari potest ad OCTA suggesta et protocolla imaginatio.Current investigatio etiam nititur in profundis doctrinarum accessibus qui hominum aestimationem et imaginem aestimationis requirunt, quae labore intensiva esse possunt ac temporis pro magnis datastibus consumendi.Restat videndum an methodi cognitae altae inexcussus sufficienter distinguere possint inter imagines humiles et qualitates altas.
Cum OCTA technologia pergit evolutionem et celeritates intuens auget, incidentia artificialium imaginum et species pauperis imagines minui possunt.Emendationes in programmate, sicut recenter proiectionis artificii remotionis notae introductae, possunt etiam has limitationes sublevare.Sed multae difficultates manent sicut imaginatio aegrorum in pauperes solidationis vel instrumentorum significantium turbat turbiditas invariabiliter resultat in artificia imaginum.Cum OCTA latius fiat in iudiciis clinicis, diligenti consideratione opus est ad claras normas ponendas pro gradu artificii imaginis ad imaginem analysis.Applicatio altae methodi discendi ad OCTA imaginum magnam promissionem tenet ac ulteriore investigatione opus est in hac provincia ut robustus accessus ad imaginem qualitatem dicionis enucleetur.
Codice usus in investigationibus hodiernae in promptuario octa-qc praesto est, https://github.com/rahuldhodapkar/octa-qc.Datasets generatae et/vel in studio hodiernae enucleatae praesto sunt ab auctoribus respectivis rationabili requisitione.
Spaide, RF, Fujimoto, JG & Waheed, NK Imagines artificiales in angiographia cohaerentia optica.Retina 35, 2163-2180 (2015).
Fenner, BJ et al.Lepidium sativum imaginum notarum quae qualitatem et reproducibilitatem plexi capillarii retinae mensurarum densitatis in OCT angiographia determinant.BR.J. Ophthalmol.102, 509-514 (2018).
Lauerman, JL et al.Influentia technologiae oculorum-vestigationis ad imaginem qualitatem OCT angiographiae in degeneratione maculare relata.Arcus sepulcrum.orci.Exp.ophthalmologia.255, 1535-1542 (2017).
Babyuch AS et al.OCTA mensurae densitatis capillaris perfusio adhibentur ad ischemiam maculam deprehendendam et aestimandam.mede chirurgica.Retinal Laser Imaging 51, S30–S36 (2020).
He, K., Zhang, X., Ren, S., Sol, J. Deep Residual Learning for Image Recognition.Anno 2016 in IEEE Conferentia de Visione Computer ac Recognitione (2016).
Lauerman, JL et al.Automated OCT angiographicae imaginis qualitas taxatio algorithms alta doctrina utens.Arcus sepulcrum.orci.Exp.ophthalmologia.257, 1641-1648 (2019).
Lauermann, J. et al.Praevalentia errorum segmentationum et artificialium motus in OCT angiographia a morbo retinae dependet.Arcus sepulcrum.orci.Exp.ophthalmologia.256, 1807-1816 (2018).
Pask, Adam et al.Pytorch: Imperative, High-Performance Deep Learning Library.Processus processus neural notitiae.ratio.32, 8026–8037 (2019).
Deng, J. et al.ImageNet: A Large-Scale hierarchica Image Database.2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.248-255.(2009).
Krizhevsky A., Sutzkever I. et Hinton GE Imagenet partitio utens reticulis neuralis convolutionibus altis.Processus processus neural notitiae.ratio.25, 1 (2012).