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Glaucoma detection and evaluation through pattern recognition in standard automated perimetry data

机译:通过标准自动视野检查数据中的模式识别对青光眼进行检测和评估

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摘要

Background Perimetry remains one of the main diagnostic tools in glaucoma, and it is usually used in conjunction with evaluation of the optic nerve. This study assesses the capability of automatic pattern recognition methods, and in particular the support vector machines (SVM), to provide a valid clinical diagnosis classification of glaucoma based solely upon perimetry data.
机译:背景视野测量仍然是青光眼的主要诊断工具之一,通常与视神经评估结合使用。这项研究评估了自动模式识别方法(特别是支持向量机(SVM))仅基于视野检查数据即可提供有效的青光眼临床诊断分类的能力。

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