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...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Translational vision science & technology Jg. 11; H. 4; S. 8
Hauptverfasser:	Espinosa, Julián, Pérez, Jorge, Villanueva, Asier
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	United States The Association for Research in Vision and Ophthalmology 01.04.2022
Schlagworte:	Machine Learning
ISSN:	2164-2591, 2164-2591
Online-Zugang:	Volltext
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