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使用前瞻性代表性数据
目的：本研究使用来自印度南部的前瞻性代表性数据集来开发和评估多模式机器学习模型，以区分细菌和真菌性角膜炎。设计：机器学习分类器培训和验证研究。参与者：印度马杜赖（Madurai）的Aravind Eye Hospital诊断出患有急性感染性角膜炎的五百九十九名受试者。方法：我们使用了前瞻性的，连续收集的，代表性的数据集（Madurai数据集）收集的前瞻性，连续收集的代表性数据集，并比较了3种预测模型，以区分细菌和真菌角膜炎。这些模型包括一个临床数据模型，使用效率网状结构的计算机视觉模型以及将成像和临床数据都结合在一起的多模式模型。我们将Madurai数据集分为70％的火车/验证和30％的测试集。进行了模型训练，并进行了五重交叉验证。我们还比较了由Madurai训练的计算机视觉模型的性能与具有相同架构的模型，但对从多个先前的细菌和真菌性角膜炎随机临床试验（RCT）（RCT训练的计算机视觉模型）进行了培训。主要结果指标：主要评估度量是Precision-Recall曲线（AUPRC）下的面积。二级指标包括接收器操作特征曲线（AUROC），准确性和F1分数下的区域。与计算机视觉模型相比，多模式模型并不能显着提高性能。眼科科学2025; 5：100665ª2024，美国眼科学会。结果：由Madurai训练的计算机视觉模型优于临床数据模型和持有测试集的RCT训练的计算机视觉模型，其AUPRC 0.94（95％的置信间隔：0.92 E 0.96），AUROC 0.81（0.76 E 0.85）（0.76 E 0.85）（0.76 E 0.85），精度为77％和F1 0.85。结论：传染性角膜炎的表现最佳的机器学习分类是使用Madurai数据集训练的计算机视觉模型。这些发现表明，基于图像的深度学习可以显着增强感染性角膜炎的诊断能力，并强调使用前瞻性，连续收集的，代表性的机器学习模型培训和评估的重要性。财务披露：本文末尾的脚注和透视性可以在脚注和验证中找到。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
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N. Gunavathi博士电子和通信工程助理教授电子邮件：gunavathi@nitt.edu手机： +91-9489536873 L.R.卡尔·马克思（Karl Marx）助理教授，机电一体化电子邮件：lrkarlmarx@tce.edu tce，Madurai，Chinmoy Saha Dr.S-TIC-SH- 0156
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0422-661242，98941 06349，denanw@tnau.ac.in 23. <博士M. Theradimani Dean，V.O.C AC和RI，Killikumba 04630-26190，9434 32752，deanngantrics@tnau.ac.in 24。博士P.P. Mahendran Dean，AC＆RI，Maduriai 0452-2422252，83830 58676，Deanag。 博士S. Conchanna Dean，CSC＆RI，Maduriai 0452-242684，88707 82267，densscmdu@tnau.ac.in 26。 博士A. Balasubramanian院长（I/C），FC＆RI，Mettupolia 04254 - 222398，94435 05845，Deunformed@tnau.ac.in 27。 博士J. Rajangam Dean，HC＆RI，Periokam，Theni 博士S. Nakekoran Dean（I/C），AC＆RI，Kudumyanmalae 04339-241223，94890 54553，Mahendran Dean，AC＆RI，Maduriai 0452-2422252，83830 58676，Deanag。博士S. Conchanna Dean，CSC＆RI，Maduriai 0452-242684，88707 82267，densscmdu@tnau.ac.in 26。博士A. Balasubramanian院长（I/C），FC＆RI，Mettupolia 04254 - 222398，94435 05845，Deunformed@tnau.ac.in 27。博士J. Rajangam Dean，HC＆RI，Periokam，Theni博士S. Nakekoran Dean（I/C），AC＆RI，Kudumyanmalae 04339-241223，94890 54553，
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Gokulnath G 4*，K J Sivasangari 5 1 Indira Gandhi Krishi Vigyan Kendra，Raipur，Chattisgarh。2＆3农业科学大学，卡纳塔克邦雷克尔。 4* AC＆RI，泰米尔纳德邦农业大学，马杜赖，泰米尔纳德邦。2＆3农业科学大学，卡纳塔克邦雷克尔。4* AC＆RI，泰米尔纳德邦农业大学，马杜赖，泰米尔纳德邦。
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M. Tech。非破坏性测试的学位
G. Thavasi Raja博士于1981年出生于印度泰米尔纳德邦的Virudhunagar。他获得了公元前印度泰米尔纳德邦Madurai Kamaraj大学的电子和通信工程学位（ECE），2002年，以及来自Madurai的Thiagarajar工程学院的M.E传播系统学位，隶属于印度钦奈的Anna University，2004年。 他获得博士学位印度印度科技研究所（IIT）的电子与电通信工程系（E＆ECE），印度哈拉格布尔，由全印度技术教育委员会（AICTE）赞助，印度新德里，印度印度新德里，2016年。。。 2006年6月，他加入了印度Tiruchirappalli国家理工学院（NIT）电子和传播工程系（ECE）的助理教授。 他于2022年9月在Tiruchirapalli NIT的ECE晋升为副教授。 他是泰米尔纳德邦钦奈的Sri Sivasubramaniya Nadar（SSN）工程学院的讲师（2004年9月 - 2006年5月）。 他的研究兴趣包括通信系统，特种光纤，光子晶体纤维，光纤传感器，光纤设备，光学波导，可重新配置和可重编程的光子集成电路和设备。 他是美国通信和光子学会电气与电子工程师研究所（IEEE）的高级成员，是印度光学学会和美国光学学会（OSA）的成员。印度泰米尔纳德邦Madurai Kamaraj大学的电子和通信工程学位（ECE），2002年，以及来自Madurai的Thiagarajar工程学院的M.E传播系统学位，隶属于印度钦奈的Anna University，2004年。他获得博士学位印度印度科技研究所（IIT）的电子与电通信工程系（E＆ECE），印度哈拉格布尔，由全印度技术教育委员会（AICTE）赞助，印度新德里，印度印度新德里，2016年。。他获得博士学位印度印度科技研究所（IIT）的电子与电通信工程系（E＆ECE），印度哈拉格布尔，由全印度技术教育委员会（AICTE）赞助，印度新德里，印度印度新德里，2016年。2006年6月，他加入了印度Tiruchirappalli国家理工学院（NIT）电子和传播工程系（ECE）的助理教授。他于2022年9月在Tiruchirapalli NIT的ECE晋升为副教授。他是泰米尔纳德邦钦奈的Sri Sivasubramaniya Nadar（SSN）工程学院的讲师（2004年9月 - 2006年5月）。他的研究兴趣包括通信系统，特种光纤，光子晶体纤维，光纤传感器，光纤设备，光学波导，可重新配置和可重编程的光子集成电路和设备。他是美国通信和光子学会电气与电子工程师研究所（IEEE）的高级成员，是印度光学学会和美国光学学会（OSA）的成员。
P. Chellapandi博士
自2024年以来，Bharathidasan University，Tiruchirappalli，2019-2024教授，Bharathidasan of Bharathidasan University，Bharathidasan University，Tiruchirappalli，2016-2019，Bharathidasan University，Tiruchirappalli 2019-2024教授（SG），Bharathidasan大学体育与瑜伽系，Tiruchirappalli，2008-2013，Tiruchirappalli Bharathidasan University体育与瑜伽系助理教授（SS）。2006-2008 Bharathidasan大学体育与瑜伽助理教授，Tiruchirappalli 2004-2006 Madurai Thiagarajar工程学院物理主任（Govt。辅助职位）2002-2004哥印拜陀SRI RAMAKRISHNA工程学院的物理主任