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基于CVAE的因果表示从视网膜底面图像学习与年龄相关的黄斑变性（AMD）预测
摘要 - 关于相对较差的预后和急性视力障碍，分析与年龄相关的黄斑变性或AMD是视网膜疾病分析中最重要的任务之一。尤其是，构建分析和预测湿AMD的方法，其特征是由于新血管形成而导致新科学家造成的快速RPE损害，数十年来一直是许多眼科医生的一项艰巨任务。最近，随着ML/DL框架和计算机视觉AI的进步，这些先前的努力现在导致了AMD预测和机制分析的急剧增强。具体来说，使用基于注意机制的CNN或XAI方法的使用在预测AMD状态和可靠解释方面会导致更高的性能。在最先进技术的使用中，这项研究实施了一种新型的潜在因果表示学习框架，以进一步增强基于AI的模型，以了解仅访问视网膜底面图像的复杂因果AMD机制，同时构建了更可靠的AMD预测模型。结果表明，基于有效的卷积VAE和GAE的显式潜在因果建模可以导致基本AMD机制的成功因果关系，同时返回基本的因果因素，这些因素可以可靠地可靠地区分正常的基础和AMD底层图像，例如诊断预测。
人工智能减少眼部健康差异
青光眼和白内障。然而，在每一种情况下，眼科护理的不平等导致世界各地低收入、医疗服务不足和农村社区的失明患病率更高。人工智能 (AI) 在医学领域的出现让人们希望，这项技术已经证明了能够根据图像进行医学诊断，可能会减少眼科诊断和最终护理方面的不平等。3 虽然人工智能在眼科领域的应用多种多样，但这里的激励用例是作为失明的二级预防，作为一种力量倍增器，使眼科医生级别的诊断能够到达卫生系统无法使用现有资源满足临床需求的地方。次要目标可能是提高高收入和低收入地区的医疗服务效率。实现这一目标的一种方法是将成像系统的物理位置以辐条和中心模型分布到初级卫生诊所或当地验光诊所，只有检查结果呈阳性的人才会被转诊进行面对面护理。通过减少临床医生对不需要治疗的患者的筛查负担，低收入和高收入地区的资源可能会得到更好的利用，以最大限度地发挥现有临床医生对人口的影响。此外，在 COVID-19 时代，人们重新关注利用远程医疗来最大限度地减少不必要的医疗机构就诊的医疗服务模式。3、4
nexy 人工智能
缩写：AI，人工智能；ARMD，老年性黄斑变性。任何指征都是部分的，由人工智能软件提供。人工智能软件分析不能替代眼科医生的诊断。它仅用于检索所检查视网膜部分的特定特征。Nexy 处理在视网膜的有限部分拍摄的照片。即使未检测到异常默认值，也不能保证没有疾病。法律免责声明：Nexy 是一种免散瞳视网膜仪，无需通过瞳孔扩张眼底即可观察、捕捉和记录非常高清的图像。IIa 类医疗器械/EC 符合性声明。本文件中的信息旨在供视觉健康专业人士使用。使用前请仔细阅读使用说明。使用前需要接受 Nexy 培训。在某些条件下，健康保险涵盖检查。制造商：Nextsight，一家 Visionix 公司 - 由 Luneau Technology Operations 分销。 Nexy AI 软件是一款基于云的人工智能眼底图像分析软件，由 Visionary Intelligence 提供，可自动检测 Nexy 图像上超过 12 种不同视网膜病变的迹象。该软件给出的指示是临时的、部分的，并且基于视网膜的有限部分。III 类医疗器械/欧盟符合性声明。Nexy AI 软件适用于 Nexy 平台。
基于深度学习的糖尿病视网膜病变分析...
摘要 — 糖尿病视网膜病变 (DR) 是一种眼部疾病，其特征是视网膜血管受损。如果不及时发现，可能会导致失明。及早发现和治疗 DR 可以大大降低视力丧失的风险。经过大量训练的专家通常使用彩色眼底照片来诊断这种可怕的疾病。与计算机辅助方法相比，由于全球糖尿病患者数量不断增加，眼科医生对 DR 视网膜眼底图像的手动诊断时间更长。因此，自动 DR 检测变得至关重要。随着对医学研究的重视，深度神经网络在医疗保健领域的应用取得了显着进步。这项工作的目标是确定 DR 的五个阶段：正常、轻度、中度、重度和增生性 DR。深度学习是提高性能的最流行方法之一，尤其是在医学图像的分类和解释方面。我们使用从 Kaggle 获得的大量眼底图像数据集对用于加速糖尿病视网膜病变 (DR) 检测的六种深度学习模型（Custom CNN、Resnet50、Densenet121、EfficientNetB0、EfficientNetB2 和 ViT）进行了评估。在五阶段 DR 分类中，准确率提高到 89%，精确率提高到 89%，召回率提高到 89%，F1 得分提高到 89%，结果表明 DenseNet121 模型的性能非常出色。
编码参考指南措施2024眼检查...
利用每月的护理报告（GIC）获取MVP成员列表及其仍然需要的服务。您的患者在入学MVP之前可能已经进行了视网膜检查。患者将对此措施有空白的差距，直到将病历文件提交给MVP为止。请参阅您的GIC报告，以获取有关如何向MVP提交病历以缩小护理空白的说明。鼓励计费人员使用CPT II类代码，旨在促进通过编码特定服务或支持绩效指标的测试结果提供的有关护理质量的信息。CPT-CAT-CAT-II代码将降低对抽象的记录和图表审查的需求，并最大程度地减少行政负担。考虑在练习中使用视网膜成像设备。验光师或眼科医生必须解释结果。在患者离开办公室之前订购和安排眼科检查。有可与患者共享的设施清单。考虑在电子健康记录（EHR）中使用警报和标志讨论早期检测的重要性，并鼓励筛查的重要性，并每年参考每年的预防性护理，医疗和手术病史，并具有特定日期和结果的手术历史提交结果和在当地的区域健康信息组织（RHIO）提交和提交索赔的概述，并提交索赔数据，并提交索赔。表格：糖尿病患者（英语）
事先授权条件
全部网络外考试（眼科医生）全额涵盖了60美元的零售考试（验光师），全额涵盖了最高52美元的零售框架$ 175零售津贴，零售津贴高达112美元，零售零售隐形眼镜配套（标准2）全额覆盖全额覆盖全部零售价（标准的零售价值为37美元的零售价值（Preecial Teblecte），供应$ 37 RETERSER PLESS（pressive 2），$ 37 RETAIL EREDER PLESE $ 37 RETALE $ 37到45美元的零售双焦点，全额覆盖$ 65零售零售三框，全额覆盖86美元的零售零售进步，请参阅描述3最高$ 86零售零售宽面条，全额覆盖全部最高可达$ 119 $ 119的零售零售零售零售零售零售，供零售的儿童全额覆盖，全额未覆盖的票房4美元，可覆盖$ 175 $ 175的$ 175 RECTER，最必要的$ 175 RESTERIDER $ 175 REDERSERIDER $ 158 REDERSE $ 23333333333333零售价为175美元，$ 175的零售价值$ 133 好处;从网络外访问的共付额是从报销1材料1材料仅适用于镜头和框架，而不是隐形眼镜2标准隐形眼镜拟合适用于当前的隐形眼镜用户，该隐形眼镜用户每天都穿着可支配，每天穿着或扩展磨损镜头。专业隐形眼镜拟合适用于
使用修改的线性判别
*通讯作者：Zeba Khanam，z.khanam@seu.edu.edu.sa摘要视网膜病是对眼睛的视网膜的损害，这是严重的糖尿病微血管并发症。通常使用机器学习和深度学习算法等AI方法开发用于DR管理的CAD工具。最近，使用深度学习模型开发了用于DR的诊断工具。由于这一事实，这些模型的培训需要大量数据。数据集中的实例较少，因此大量数据不均匀。这项研究引入了一种称为Modified LDA的新范式，该范式使用少量培训数据成功培训模型，从而避免了使用此类有限数据时出现的过度拟合和近似错误的常见问题。通过我们的研究，我们提出了一种新的方法（一种修改的线性判别算法），用于对糖尿病患者进行分类和诊断。从Kaggle收集的信息。准确性（97.92％），曲线下的面积（0.9999）和Gini指数（0.998）都是数字上升的。通过分析客观绩效指标和解释模型，我们发现建议的模型优于识别糖尿病患者的最新方法，并在存在缺失值时对疾病的严重程度进行排名。因此，眼科医生可能能够在该工具的帮助下就糖尿病疾病的严重性获得第二意见。关键字糖尿病预测，线性判别算法，修改算法，机器学习，预测建模，分类，特征选择，数据分析
用于诊断糖尿病性视网膜病变发育阶段诊断的混合方法
摘要：糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的并发症，会损害视网膜细腻的血管并导致失明。眼科医生通过对眼底进行成像来诊断视网膜。该过程需要很长时间，需要熟练的医生来诊断和确定DR的阶段。因此，使用人工智能的自动技术在分析底眼图像以检测DR开发阶段的过程中起着重要作用。但是，使用人工智能技术的诊断是一项困难的任务，并且经过许多阶段，而提取代表性特征对于达到令人满意的结果很重要。卷积神经网络（CNN）模型在高精度提取特征中起着重要而独特的作用。在这项研究中，使用两种建议的方法，将眼底图像用于检测DR的发育阶段，每个方法都有两个系统。第一个提出的方法将Googlenet与SVM和RESNET-18一起使用SVM。第二种方法基于使用GoogLenet，模糊颜色直方图（FCH），灰度级别共发生矩阵（GLCM）和局部二进制图案（LBP）提取的杂种特征，使用前馈神经网络（FFNN）；然后是RESNET-18，FCH，GLCM和LBP。所有提出的方法获得了较高的结果。具有RESNET-18，FCH，GLCM和LBP的混合特征的FFNN网络获得了99.7％的精度，精度为99.6％，敏感性为99.6％，特异性100％和99.86％的AUC。
抗风湿药物的眼部副作用
摘要 主题 本文回顾了用于治疗风湿病的药物对眼部的副作用。 临床相关性 风湿病是一种炎症性疾病，可能影响皮肤、血管、关节、肌肉和内脏器官。免疫抑制剂通常被用作治疗方法，虽然效果很好，但它们的副作用和毒性需要仔细监测。据报道，使用抗风湿药物会导致眼部并发症；然而，缺乏综合这些报告的文献。本文填补了这一空白，希望为风湿病学家和眼科医生在共同治疗风湿病患者时提供信息。 方法 从 2019 年 11 月到 9 月进行了 PubMed 文献检索，寻找使用 25 种风湿病药物的眼部副作用。 结果 本综述共纳入 111 篇论文。不良副作用分为非感染性原因和感染性原因。传统的抗风湿药物 (DMARD) 与瘙痒、刺激和结膜干燥有关，而生物 DMARDS 则报告有新发/复发性葡萄膜炎和脱髓鞘疾病。感染性副作用包括巨细胞病毒视网膜炎、弓形虫性脉络膜视网膜炎和眼内炎发作。还遇到了其他严重的副作用，并纳入了本综述。结论本文的目的是告知医疗保健提供者风湿病药物的潜在眼部副作用。鼓励医疗保健提供者更多地了解这些眼科并发症，并在他们的临床实践中找到相关性。
利用可生物降解的纳米药物输送系统克服后段疾病的治疗难题
摘要：眼后段疾病的治疗面临挑战，因为眼内结构复杂，可充当强大的静态和动态屏障，限制局部和眼内药物的渗透、停留时间和生物利用度。这妨碍了有效治疗，需要频繁给药，例如定期使用眼药水或到眼科医生处进行玻璃体内注射，以控制疾病。此外，药物必须是可生物降解的，以最大限度地减少毒性和不良反应，并且要足够小，不会影响视轴。可生物降解的纳米药物输送系统 (DDS) 的开发可以解决这些挑战。首先，它们可以在眼组织中停留更长时间，从而减少给药频率。其次，它们可以穿过眼部屏障，为无法接近的目标组织提供更高的生物利用度。第三，它们可以由可生物降解和纳米尺寸的聚合物制成。因此，可生物降解纳米级 DDS 的治疗创新已被广泛用于眼科药物输送应用。在这篇综述中，我们将简要概述用于治疗眼部疾病的 DDS。然后，我们将研究当前治疗后段疾病面临的挑战，并探索各种类型的可生物降解纳米载体如何增强我们的治疗手段。对 2017 年至 2023 年期间发表的临床前和临床研究进行了文献综述。通过可生物降解材料的进步，加上对眼部药理学的更好理解，基于纳米的 DDS 得到了迅速发展，显示出克服临床医生目前遇到的挑战的巨大希望。