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Feasibility of simple machine learning approaches to support detection of non-glaucomatous visual fields in future automated glaucoma clinics

机译:简单机器学习方法的可行性以支持未来自动青光眼诊所的非胶石视野检测

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摘要

Examples of bilateral field representation for three pituitary fields (top) and glaucomatous fields (bottom). For each pair, the left field represents the left eye and the right fields the right eye. The fields are oriented as the patient would see the world, i.e. temporal loss is shown temporally, superior loss superiorly. Predominantly temporal defects are shown in the three pituitary field representations, whereas the glaucomatous fields show more variation in defect shape, position, severity and laterality
机译:三个垂体场(顶部)和青光眼场(底部)的双侧场表示的例子。对于每对,左侧字段代表左眼和右侧的右眼。该领域以患者看到世界而导致的,即时间损失在时间上显示,优越的损失优于损失。主要的时间缺陷在三个垂体场表示中示出,而胶水磁场显示出更多的缺陷形状,位置,严重程度和横向的变化

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