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首页> Scientific reports> Deep learning for quality assessment of optical coherence tomography angiography images.

Deep learning for quality assessment of optical coherence tomography angiography images.

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第一作者： Rahul M,Dhodapkar
第一单位： Department of Ophthalmology, Yale School of Medicine, New Haven, CT, 06510, USA.
作者： Rahul M,Dhodapkar [1] ; Emily,Li [2] ; Kristen,Nwanyanwu [1] ; Ron,Adelman [1] ; Smita,Krishnaswamy [3] ; Jay C,Wang [4]
作者单位： Department of Ophthalmology, Yale School of Medicine, New Haven, CT, 06510, USA. [1] Division of Oculoplastics and Reconstructive Surgery, Wilmer Eye Institute, Baltimore, MD, 21287, USA. [2] Department of Genetics, Yale School of Medicine, New Haven, CT, 06510, USA.;Department of Computer Science, Yale University, New Haven, CT, 06510, USA. [3] Northern California Retina Vitreous Associates, Mountain View, CA, 94040, USA. jay.wang@yale.edu. [4]
医学主题词 荧光素血管造影术(Fluorescein Angiography);人类(Humans);视网膜血管(Retinal Vessels);体层摄影术, 光学相干(Tomography, Optical Coherence)
DOI 10.1038/s41598-022-17709-8
PMID 35962007
发布时间 2023-03-20
基金项目
UL1 TR001863/TR/NCATS NIH HHS/United States
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Scientific reports

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2022年12卷1期

13775页

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