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披露：诺曼底报告没有相关的财务披露。Cordeiro报道她是DARC专利的名为Inventor，讨论了算法。请参阅所有其他作者相关财务披露的研究。
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5月29,2020
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自动检测青光眼生物标志物可能预测进展
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披露：诺曼底报告没有相关的财务披露。Cordeiro报道她是DARC专利的名为Inventor，讨论了算法。请参阅所有其他作者相关财务披露的研究。
根据一项研究，算法可以预测临床视网膜细胞的助剂检测可以预测18个月的青光眼进展，显示出提供自动化的客观生物标志物，根据一项研究。
临床视网膜细胞（DARC）的检测，使用共聚焦扫描激光眼镜检查的非侵入性成像技术在体内和早期阶段中可视化凋亡视网膜细胞，在第1阶段和2阶段进行研究。
这项新研究的目的是使用卷积神经网络（CNN）算法进行DARC点检测的自动方法，并评估该方法预测青光眼进展风险的能力。
从40个健康对照受试者和20例青光眼患者获得视网膜图像，并且使用由五个手动观察者中的至少两种识别的候选DARC斑点训练该算法。当在18个月时被定义为基于OCT视网膜神经纤维层测量的基于OCT视网膜神经纤维层测量时，算法的精度均以85.7％的敏感性和91.7％的特异性进行了算法的准确性。
使用CNN-辅助算法的DARC计数在稍后被发现在18个月与那些保持稳定的人的人进展的肺炎患者中显着高。
“我们也能找到阈值。由于没有稳定的眼睛有CNN DARC计数大于30，所有患者谁了DARC超过30继续18个月后的进展，这个门槛可以放心地用于分离那些在进展的风险，”Maria Francesca Cordeiro，MD，告诉healio / osn。
这种DARC技术的进一步发展可以代表青光眼管理的里程碑和神经保护性青光眼疗法的测试和验证过程。
“我们在神经保护中缺乏的东西是人们如何响应成功治疗的良好措施。现在我们可以缩短学习时间并建立更小的概念试验，然后在我们证明疗效时继续更大的概念试验，“Cordeiro说。-由米开拉饰有
披露S.：诺曼底报告没有相关的财务披露。Cordeiro报道她是DARC专利的名为Inventor，讨论了算法。请参阅所有其他作者相关财务披露的研究。