Assessing the GOANNA Visual Field Algorithm Using Artificial Scotoma Generation on Human Observers

机译：在人类观察者上使用人工暗点生成评估GOANNA视野算法

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PurposeTo validate the performance of a new perimetric algorithm (Gradient-Oriented Automated Natural Neighbor Approach; GOANNA) in humans using a novel combination of computer simulation and human testing, which we call Artificial Scotoma Generation (ASG).

机译：目的通过计算机模拟和人体测试的新颖结合来验证新型视野测量算法（面向梯度的自动自然邻域方法； GOANNA）在人体中的性能，我们将其称为人工斯科特玛生成（ASG）。

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期刊名称 Translational Vision Science Technology
作者
Luke X. Chong; Andrew Turpin; Allison M. McKendrick;
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作者单位

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年(卷),期 -1(5),5
年度 -1
页码 1
总页数 11
原文格式 PDF
正文语种
中图分类眼科学;
关键词
GOANNA perimetry algorithms visual fields psychophysics;

机译：GOANNA;视野测定法;算法;视野;心理物理学;

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