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Automatic diagnosis of macular diseases from OCT volume based on its two-dimensional feature map and convolutional neural network with attention mechanism

机译:基于其二维特征图和卷积神经网络自动诊断来自OCT卷的关注机制

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摘要

Significance: Automatic and accurate classification of three-dimensional (3-D) retinal optical coherence tomography (OCT) images is essential for assisting ophthalmologist in the diagnosis and grading of macular diseases. Therefore, more effective OCT volume classification for automatic recognition of macular diseases is needed.
机译:意义:三维(3-D)视网膜光学相干断层扫描(OCT)图像的自动和准确分类对于辅助眼科医生在黄斑疾病的诊断和分级中是必不可少的。因此,需要更有效的OCT体积分类,用于自动识别黄斑疾病。

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