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Automated algorithms combining structure and function outperform general ophthalmologists in diagnosing glaucoma.

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作者： Leonardo Seidi,Shigueoka ^[1] ; José Paulo Cabral de,Vasconcellos ^[1] ; Rui Barroso,Schimiti ^[1] ; Alexandre Soares Castro,Reis ^[1] ; Gabriel Ozeas de,Oliveira ^[2] ; Edson Satoshi,Gomi ^[2] ; Jayme Augusto Rocha,Vianna ^[3] ; Renato Dichetti Dos Reis,Lisboa ^[4] ; Felipe Andrade,Medeiros ^[4] ; Vital Paulino,Costa ^[1]

作者单位： Glaucoma Service, Department of Ophthalmology, University of Campinas, Campinas, São Paulo, Brazil. ^[1] Department of Computer Engineering, Polytechnic School, University of São Paulo, São Paulo, São Paulo, Brazil. ^[2] Department of Ophthalmology and Visual Sciences, Dalhousie University, Halifax, Nova Scotia, Canada. ^[3] Duke University Eye Center, Department of Ophthalmology, Duke University School of Medicine, Durham, North Carolina, United States of America. ^[4]

主题词算法(Algorithms);横断面研究(Cross-Sectional Studies);诊断, 计算机辅助(Diagnosis, Computer-Assisted);女(雌)性(Female);青光眼(Glaucoma);青光眼, 开角型(Glaucoma, Open-Angle);人类(Humans);男(雄)性(Male);中年人(Middle Aged);初级卫生保健(Primary Health Care);前瞻性研究(Prospective Studies);ROC曲线(ROC Curve);体层摄影术, 光学相干(Tomography, Optical Coherence);视野测试(Visual Field Tests)

DOI 10.1371/journal.pone.0207784

PMID 30517157

发布时间 2020-03-09

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2018年13卷12期

e0207784页

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