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PREDICTING CLINICAL PARAMETERS RELATING TO GLAUCOMA FROM CENTRAL VISUAL FIELD PATTERNS

机译:预测来自中央视野模式的临床参数与青光眼有关

摘要

Systems and methods are provided for predicting clinical parameters relating to glaucoma from central visual field patterns. A system includes a processor, an output device, and a computer readable medium that stores executable instructions. The instructions provide a pattern decomposition component that receives a set of visual field data for a patient representing, for each of a plurality of locations in the central region of an eye of the patient, a deviation in sensitivity to a visual stimulus from an age-adjusted normal value and decomposes the set of visual field data into a linear combination of a set of patterns defined via archetypal analysis over a corpus of visual field data to provide a set of decomposition coefficients. A machine learning model determines a clinical parameter for the patient from at least the set of decomposition coefficients, and a user interface provides the determined clinical parameter to a user.
机译:提供了用于预测来自中央视野模式的临床参数的系统和方法。系统包括处理器,输出设备和存储可执行指令的计算机可读介质。该指令提供了一种图案分解组件,其接收代表患者中央区域中的多个位置中的每一个的患者的一组视野数据,从阶段偏差到视觉刺激的敏感性 - 调整的正常值并将视场数据的一组视野数据分解成通过在视野数据的语料库上通过原型分析定义的一组模式的线性组合,以提供一组分解系数。机器学习模型从至少一组分解系数确定患者的临床参数,并且用户界面向用户提供确定的临床参数。

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