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J-GLOBAL ID：202202254722768345   整理番号：22A2443205

OCT画像から視野を推測する3次元の緑内障AIモデルについて

著者 (1件)： 古山誠 (南子安眼科(千葉県))
資料名： 日本の眼科  (Journal of Japan Opthalmologists Association)
巻： 93  号： 9  ページ： 1296-1307  発行年： 2022年09月20日 
JST資料番号： Y0950A  ISSN： 0285-1326  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： OCT画像から視野を推測する事は緑内障の臨床上とても重要な事...

シソーラス用語： ヒト ,...
準シソーラス用語： 多施設共同研究 ,...

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分類 (2件)： 眼の診断  (GP02000N) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (5件)：

• Saunders LJ, Russell RA, Crabb DP. Standard or Fast?-Differences in precision between SITA Standard and SITA Fast testing algorithms and their utility for detecting visual field deterioration. Invest Ophthalmol Vis Sci 2014; 55 : 3010.
• Xu L, Asaoka R, Kiwaki T, et al. PAMI: A computational module for joint estimation and progression prediction of glaucoma. In: proceedings of the ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. Association for computing machinery 2021; 3826-3834.
• Asaoka R, Xu L, Murata H, et al. A joint multitask learning model for cross-sectional and longitudinal predictions of visual field using OCT. Ophthalmology Science 2021; 1 : 100055.
• Hashimoto Y, Kiwaki T, Sugiura H, et al. Predicting 10-2 visual field from optical coherence tomography in glaucoma using deep learning corrected with 24-2/30-2 visual field. Transl Vis Sci Technol 2021; 10 : 28.
• Shin J, Kim S, Kim J, et al. Visual field inference from optical coherence tomography using deep learning algorithms: A comparison between devices. Transl Vis Sci Technol 2021; 10 : 4.

タイトルに関連する用語 (7件)： OCT ,  視野 ,  推測 ,  3次元 ,  緑内障 ,  AI ,  モデル