Prediction of Subjective Refraction From Anterior Corneal Surface, Eye Lengths, and Age Using Machine Learning Algorithms

To develop a machine learning regression model of subjective refractive prescription from minimum ocular biometry and corneal topography features. Anterior corneal surface parameters (Zernike coefficients and keratometry), axial length, anterior chamber depth, and age were posed as features to predi...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Translational vision science & technology Ročník 11; číslo 4; s. 8
Hlavní autoři:	Espinosa, Julián, Pérez, Jorge, Villanueva, Asier
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States The Association for Research in Vision and Ophthalmology 01.04.2022
Témata:	Machine Learning
ISSN:	2164-2591, 2164-2591
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!