Deep-Learning-Modelle sagen glaukomatöse Gesichtsfeldschäden voraus

In den letzten Jahren hat die Technik des Deep Learning in der Augenheilkunde zu Fortschritten bei der automatischen Erkennung von Krankheiten geführt; Beispiele sind hier die diabetische Retinopathie und das Glaukom. Angesichts ihres Erfolgs bei der Identifizierung von Krankheiten anhand von Fundus- und SD-OCT-Bildern könnten Methoden des Deep Learning dazu beitragen, das Wissen über den Zusammenhang zwischen Struktur und Funktion beim Glaukom zu verbessern.