Содержание
Автоматизированная сортировка новых направлений по поводу кератоконуса с использованием мультимодального глубокого обучения
Это место — в закрытой части материала.
Автоматизированная сортировка новых направлений по поводу кератоконуса с использованием мультимодального глубокого обучения
Automated Triage for New Keratoconus Referrals Using Multimodal Deep Learning.
Кератоконус представляет собой распространенную первичную эктазию роговицы, характеризующуюся прогрессирующим истончением и кручением роговицы, что приводит к неправильному астигматизму, увеличению аберраций высших порядков и ухудшению зрения. Хотя кератоконус обычно прогрессирует в детском и раннем молодом возрасте, стабилизируясь к третьему или четвертому десятилетию, примерно в 10% нелеченых случаев в конечном итоге требуется трансплантация роговицы.1 Кросслинкинг роговичного коллагена стал стандартом лечения прогрессирующего заболевания, успешно останавливая прогрессирование у 88%–100% пациентов.2, 3, 4, 5
Keratoconus is a common primary corneal ectasia characterized by progressive thinning and steepening of the cornea, resulting in irregular astigmatism, increased higher-order aberrations, and visual deterioration. While keratoconus typically progresses through childhood and early adulthood before stabilizing by the third or fourth decade, approximately 10% of untreated cases eventually require corneal transplantation.1 Corneal cross-linking has emerged as the standard of care for progressive disease, successfully arresting progression in 88%–100% of patients.2, 3, 4, 5
Дальше — с подпиской Awamed+
Осталось ещё 354 абзаца. Подписка открывает материал целиком вместе с оригиналом, рисунками и файлами.