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影響
Glaucoma Detection Using Support Vector Machine Method Based on Spectralis OCT
Chao Wei Wu
, Hsin Yi Chen
*
, Jui Yu Chen
,
Ching Hung Lee
*
*
此作品的通信作者
電控工程研究所
電機學院/資訊學院碩士在職專班
研究成果
:
Article
›
同行評審
35
引文 斯高帕斯(Scopus)
總覽
指紋
指紋
深入研究「Glaucoma Detection Using Support Vector Machine Method Based on Spectralis OCT」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Spectral Domain Optical Coherence Tomography (SD-OCT)
100%
Support Vector Machine Model
100%
Area under the Curve
100%
Glaucoma Detection
100%
Optical Coherence Tomography
75%
Minimum Rim Width
75%
Eye Area
75%
Ganglion Cell Layer
75%
All-optical
50%
Healthy Eyes
50%
Glaucomatous Eyes
50%
Classification Methods
25%
Taiwanese
25%
Machine Learning Techniques
25%
Validation Studies
25%
Good Characteristics
25%
Support Vector Machine Classification
25%
Diagnostic Ability
25%
Macular
25%
Glaucomatous
25%
Peripapillary
25%
Glaucoma Assessment
25%
Nerve Fiber Layer Thickness
25%
Glaucoma Management
25%
MoUs
25%
Easy-to-understand
25%
Peripapillary Retinal Nerve Fiber Layer (pRNFL)
25%
Macular Area
25%
Peripapillary Area
25%
Medicine and Dentistry
Optical Coherence Tomography
100%
Glaucoma
100%
Area under the Curve
57%
Ganglion Cell Layer
42%
Nerve Fiber Layer
14%
Neuroscience
Support Vector Machine
100%
Glaucoma
100%
Ganglion Cell
60%
Nerve Fiber
20%