文章摘要:为解决眼科医生阅片工作量过大的痛点，将深度学习技术应用于湿性年龄相关性黄斑变性（AMD）辅助诊断领域。针对只考虑单一模态的医学影像且未将湿性AMD进行更细化的分类，构建了适用于深度学习的双模态湿性AMD数据集，并提出一种双模态湿性AMD辅助诊断模型Wet-AMD-Net。针对不同的特征提取模型与不同的特征融合策略进行了实验，效果最优的模型受试者工作特征曲线下面积（AUROC）、召回率、精确度分别达到0.988 1，0.979 2和0.982 1，超过了有多年工作经验的4位眼科医生的平均水平，用于临床辅助诊断具有实用性．

文章关键词:

项目基金:《现代诊断与治疗》 网址: http://www.xdzdyzlzz.cn/qikandaodu/2021/1001/1648.html