FFA-RGNet眼底造影诊断框架发表并验证

Xiaocong Liu、An Shao等研究团队发表并验证了用于眼底荧光血管造影序列图像诊断的可解释图推理框架FFA-RGNet，内部测试F1评分达95.38%，优于九种基线模型。 该框架对病灶在不同造影阶段及解剖位置的变化进行建模，使用2651名患者的25,312张图像训练与验证。研究报告，多中心及前瞻性验证表现一致；在辅助诊断测试中，眼科医生、住院医师及眼科学生使用该工具后，诊断F1评分提高7.48%至14.11%。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。