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Keratoconus severity identification using unsupervised machine learning.

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第一作者： Siamak,Yousefi

第一单位： Department of Ophthalmology, University of Tennessee Health Science Center, Memphis, Tennessee, United States of America.

作者： Siamak,Yousefi ^[1] ; Ebrahim,Yousefi ^[2] ; Hidenori,Takahashi ^[1] ; Takahiko,Hayashi ^[3] ; Hironobu,Tampo ^[4] ; Satoru,Inoda ^[3] ; Yusuke,Arai ^[3] ; Penny,Asbell ^[3]

作者单位： Department of Ophthalmology, University of Tennessee Health Science Center, Memphis, Tennessee, United States of America. ^[1] Department of Genetics, Genomics, and Informatics, University of Tennessee Health Science Center, Memphis, Tennessee, United States of America. ^[2] Department of Ophthalmology, Jichi Medical University, Tochigi, Japan. ^[3] Department of Ophthalmology, Yokohama Minami Kyosai Hospital, Kanagawa, Japan. ^[4]

主题词老年人(Aged);算法(Algorithms);角膜(Cornea);扩张, 病理性(Dilatation, Pathologic);女(雌)性(Female);人类(Humans);圆锥角膜(Keratoconus);男(雄)性(Male);主成分分析(Principal Component Analysis);疾病严重程度指数(Severity of Illness Index)

DOI 10.1371/journal.pone.0205998

PMID 30399144

发布时间 2019-04-08

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2018年13卷11期

e0205998页

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