A self-adaptive deep learning method for automated eye laterality detection based on color fundus photography.

Liu, Chi; Han, Xiaotong; Li, Zhixi; Ha, Jason; Peng, Guankai; Meng, Wei; He, Mingguang

Liu, Chi; Han, Xiaotong; Li, Zhixi; Ha, Jason; Peng, Guankai; Meng, Wei; He, Mingguang.

Afiliação

Liu C; State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China.
Han X; School of Computer Science, University of Technology, Sydney, Australia.
Li Z; State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China.
Ha J; State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China.
Peng G; Faculty of Medicine, Nursing and Health Sciences, Monash University, Clayton, Australia.
Meng W; Guangzhou Healgoo Interactive Medical Technology Co. Ltd., Guangzhou, China.
He M; Guangzhou Healgoo Interactive Medical Technology Co. Ltd., Guangzhou, China.

PLoS One ; 14(9): e0222025, 2019.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31536537

Assuntos

Olho/diagnóstico por imagem; Lateralidade Funcional; Fotografação/métodos; Idoso; Algoritmos; Área Sob a Curva; Aprendizado Profundo; Técnicas de Diagnóstico Oftalmológico; Fundo de Olho; Humanos; Pessoa de Meia-Idade; Fenômenos Fisiológicos Oculares; Sensibilidade e Especificidade

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Fotografação / Olho / Lateralidade Funcional Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Limite: Aged / Humans / Middle aged Idioma: En Revista: PLoS One Assunto da revista: CIENCIA / MEDICINA Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: China País de publicação: Estados Unidos

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