使用多模式视网膜成像识别症状性阿尔茨海默病的卷积神经网络

式视网膜图像和患者数据组合检测症状性阿尔茨海默病 (AD)。

方法采集 AD 或健康认知个体的神经节细胞-内丛状层 (GC-IPL) 厚度、浅表毛细血管丛 (SCP) 光学相干断层扫描血管造影 (OCTA) 图像以及超宽场 (UWF) 颜色和眼底自发荧光 (FAF) 扫描激光检眼镜图像的色图。利用多模式视网膜图像、OCT和 OCTA 定量数据以及患者数据开发了预测 AD 诊断的CNN。