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摘要 — 糖尿病视网膜病变 (DR) 是一种复杂的疾病，结合来自患者病史、实验室结果或基因数据等多种来源的信息可以增进理解。眼科医生或自动化系统可以通过人工检查识别 DR。由于其成本效益和时间效率，糖尿病视网膜病变的自动检测已成为患者和医疗保健提供者的首选。这项研究的新颖之处在于开发了一种使用多模态数据融合预测糖尿病视网膜病变的模型，通过在长短期记忆 (LSTM) 网络中实现的早期融合技术，结合眼底视网膜图像、光学相干断层扫描 (OCT) 和电子健康记录 (EHR)。我们的模型利用多模态数据与局部二值模式 (LBP) 的早期融合，已展示出最佳性能，实现 AUC 值 0.99。这种高精度表明，整合来自各种数据源的信息可以显著提高模型检测糖尿病视网膜病变阳性和阴性病例的能力，从而增强我们对研究结果的可靠性的信心。
基于深度学习的多模态数据糖尿病视网膜病变检测方法
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