Derin Öğrenme Modelleri Normal Gerilim Glokomuna Dönüşümü Tahmin Edebilir

Drugslib'i takip edin

Drugs.com tarafından tıbbi olarak incelendi.

Yazan: Elana Gotkine HealthDay Muhabiri

3 Kasım 2023 CUMA -- Kasım ayında internette yayınlanan bir çalışmaya göre, fundus görüntüleri ve klinik verilerle eğitilen derin öğrenme modelleri, normotansif glokom şüpheli (GS) gözlerin normal tansiyonlu glokoma (NTG) dönüşüp dönüşmeyeceğini tahmin edebilir . İngiliz Oftalmoloji Dergisi'nde 2.

Güney Kore'deki Jeju Ulusal Üniversitesi'nden Ahnul Ha, MD ve meslektaşları, NTG'ye dönüşümün tahmini için derin öğrenme modellerinin performansını değerlendirmek üzere 12.458 GS gözünün veri kümelerini inceledi. Toplam 210 göz (NTG dönüşümü gösteren 105 göz ve dönüşüm olmayan 105 göz) dahil edildi ve en az yedi yıl veya daha uzun süre takip edildi; bu süre zarfında göz içi basıncı (GİB) 21 mm Hg'nin altındaydı. İki fundus görüntüsünün özellikleri çıkarıldı; 15 klinik özellik ile birlikte NTG dönüşümünü tahmin etmek için kullanıldılar. Tahmini gerçekleştirmek için üç makine öğrenimi sınıflandırıcısı (XGBoost, Random Forest ve Gradient Boosting) kullanıldı.

Araştırmacılar, her üç algoritmayla da NTG dönüşüm tahmininde yüksek teşhis doğruluğunun elde edildiğini buldu. Eğrinin altındaki alanlar 0,987 (hem fundus görüntüleri hem de klinik özelliklerle eğitilmiş Rastgele Orman) ile 0,994 (hem fundus görüntüleri hem de klinik özelliklerle eğitilmiş XGBoost) arasında değişmektedir. NTG dönüşümüne kadar geçen süre açısından en iyi tahmin performansı XGBoost'ta görüldü (ortalama karesel hata, 2,24). Dönüşüm süresi tahmini için en önemli üç klinik özellik başlangıçtaki GİB, diyastolik kan basıncı ve ortalama sirkumpapiller retinal sinir lifi tabakası kalınlığıydı.

"Sonuçlarımız, hem oküler görüntüler hem de klinik veriler üzerinde eğitilen derin öğrenme modellerinin, GS hastalarında hastalığın ilerlemesini tahmin etme potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor" diye yazıyor yazarlar.

Özet/Tam Metin

Kaynak: HealthDay

Gönderildi : 2023-11-04 00:36

Devamını oku

Sorumluluk reddi beyanı

Drugslib.com tarafından sağlanan bilgilerin doğru ve güncel olmasını sağlamak için her türlü çaba gösterilmiştir. -tarihli ve eksiksizdir ancak bu konuda hiçbir garanti verilmemektedir. Burada yer alan ilaç bilgileri zamana duyarlı olabilir. Drugslib.com bilgileri Amerika Birleşik Devletleri'ndeki sağlık uygulayıcıları ve tüketiciler tarafından kullanılmak üzere derlenmiştir ve bu nedenle Drugslib.com, aksi özellikle belirtilmediği sürece Amerika Birleşik Devletleri dışındaki kullanımların uygun olduğunu garanti etmez. Drugslib.com'un ilaç bilgileri ilaçları onaylamaz, hastalara teşhis koymaz veya tedavi önermez. Drugslib.com'un ilaç bilgileri, lisanslı sağlık uygulayıcılarına hastalarıyla ilgilenme konusunda yardımcı olmak ve/veya bu hizmeti görüntüleyen tüketicilere sağlık hizmetinin uzmanlığı, becerisi, bilgisi ve muhakemesi yerine değil, tamamlayıcı olarak hizmet etmek için tasarlanmış bir bilgi kaynağıdır. uygulayıcılar.

Belirli bir ilaç veya ilaç kombinasyonu için bir uyarının bulunmaması, hiçbir şekilde ilacın veya ilaç kombinasyonunun herhangi bir hasta için güvenli, etkili veya uygun olduğu şeklinde yorumlanmamalıdır. Drugslib.com, Drugslib.com'un sağladığı bilgilerin yardımıyla uygulanan sağlık hizmetlerinin herhangi bir yönüne ilişkin herhangi bir sorumluluk kabul etmez. Burada yer alan bilgilerin olası tüm kullanımları, talimatları, önlemleri, uyarıları, ilaç etkileşimlerini, alerjik reaksiyonları veya olumsuz etkileri kapsaması amaçlanmamıştır. Aldığınız ilaçlarla ilgili sorularınız varsa doktorunuza, hemşirenize veya eczacınıza danışın.

Popüler Anahtar Kelimeler