Accuracy of generative deep learning model for macular anatomy prediction from optical coherence tomography images in macular hole surgery

Abstract This study aims to propose a generative deep learning model (GDLM) based on a variational autoencoder that predicts macular optical coherence tomography (OCT) images following full-thickness macular hole (FTMH) surgery and evaluate its clinical accuracy. Preoperative and 6-month postoperati...

Ամբողջական նկարագրություն

Մատենագիտական մանրամասներ
Հիմնական հեղինակներ: Han Jo Kwon, Jun Heo, Su Hwan Park, Sung Who Park, Iksoo Byon
Ձևաչափ: Հոդված
Լեզու:English
Հրապարակվել է: Nature Portfolio 2024-03-01
Շարք:Scientific Reports
Խորագրեր:
Առցանց հասանելիություն:https://doi.org/10.1038/s41598-024-57562-5