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Learning from healthy and stable eyes: A new approach for detection of glaucomatous progression

机译：从健康和稳定的眼睛学习：一种检测青光眼进展的新方法

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Akram Belghith; Christopher Bowd; Felipe A. Medeiros; Madhusudhanan Balasubramanian; Robert N. Weinreb; Linda M. Zangwill;
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年度 2015
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1. Learning from healthy and stable eyes: A new approach for detection of glaucomatous progression [J] . Belghith Akram, Bowd Christopher, Medeiros Felipe A., Artificial intelligence in medicine . 2015,第2期

机译：向健康稳定的眼睛学习：检测青光眼进展的新方法
2. Bayesian machine learning classifiers for combining structural and functional measurements to classify healthy and glaucomatous eyes. [J] . Bowd C, Hao J, Tavares IM, Investigative ophthalmology & visual science . 2008,第3期

机译：贝叶斯机器学习分类器，用于结合结构和功能测量以对健康和青光眼进行分类。
3. Contrast-to-noise ratios to evaluate the detection of progression in eyes with diffuse and local glaucomatous damage [J] . Majoor Juleke Eugenie Anne, Vermeer Koenraad Arndt, Lemij Hans G. Investigative ophthalmology & visual science . 2019,第9期

机译：对比噪声比以评估弥漫性和局部青光眼损伤的眼中进展的检测
4. Early Detection of Mild Cognitive Impairment Progression Using Non-Wearable Sensor Data – a Deep Learning Approach [C] . Rajaram Narasimhan, Muthukumaran G, Charles McGlade, IEEE Bangalore Humanitarian Technology Conference . 2020

机译：使用不可佩戴传感器数据的轻度认知障碍进展的早期检测 - 深度学习方法
5. Biomechanical Deformation of the Lamina Cribrosa in Healthy and Glaucomatous Eyes [D] . Beotra, Meghna Rakesh. 2017

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6. Learning from healthy and stable eyes: a new approach for detection of glaucomatous progression [O] . Akram Belghith, Christopher Bowd, Felipe A. Medeiros, -1

机译：向健康稳定的眼睛学习：检测青光眼进展的新方法
7. Bayesian Machine Learning Classifiers for Combining Structural and Functional Measurements to Classify Healthy and Glaucomatous Eyes [O] . Christopher Bowd, Jiucang Hao, Ivan M. Tavares, 2007

机译：贝叶斯机器学习分类器，结合结构和功能测量对健康和青光眼进行分类

Learning from healthy and stable eyes: A new approach for detection of glaucomatous progression

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