Entwicklung und Bewertung eines Deep-Learning-Modells für die Erkennung mehrerer Funduserkrankungen auf der Grundlage von Farbfundusaufnahmen.
Ziel war es, ein geeignetes Deep-Learning-System (DLS) für die Erkennung von 12 wichtigen Funduserkrankungen anhand von Farbfundusfotografien zu erforschen und zu bewerten...
![9eQRotcjZ(1)](https://blog.visionix.com/hs-fs/hubfs/9eQRotcjZ(1).png?width=449&height=269&name=9eQRotcjZ(1).png)
Wirksamkeit eines auf künstlicher Intelligenz basierenden Screenings auf diabetische Retinopathie bei Patienten mit Typ-2-Diabetes mellitus
Ziel war es, die Wirksamkeit eines auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Screenings auf diabetische Retinopathie (DR) bei Patienten mit Typ-2-Diabetes mellitus (T2DM) zu untersuchen...
![9eQRotcjZ-1](https://blog.visionix.com/hs-fs/hubfs/9eQRotcjZ-1.png?width=456&height=273&name=9eQRotcjZ-1.png)
Die Leistung eines Deep-Learning-Systems zur Unterstützung von Nachwuchsaugenärzten bei der Diagnose von 13 wichtigen Funduserkrankungen: eine prospektive, multizentrische klinische Studie
Ziel war es, sowohl die diagnostische Leistung als auch den potenziellen Wert eines DLS bei der Unterstützung von jungen Augenärzten bei der Erkennung von 13 wichtigen Funduserkrankungen zu bewerten...