#玻璃体黄斑界面疾病

无代码AutoML实现OCT图像自动分类

研究者使用谷歌云Vertex AI平台，对434张公开OCT B扫描图像进行无代码自动机器学习建模，将图像分为ERM、LMH、MH和正常视网膜四类。模型整体平均精确率为0.988，精确率与召回率均为97.6%，其中MH和正常视网膜分类达到100%精确率与召回率。结果表明，临床医生无需编程即可快速构建高精度OCT分类模型。