引导式测验 · 中等 等级
眼科人工智能测验
探索视网膜人工智能输入和任务，包括眼底照片、OCT 扫描、糖尿病视网膜病变筛查、转诊分诊和眼组学。
问题 1 的 8
为什么视网膜图像会被用作眼科深度学习研究的输入？
预览每个问题8 问题
当您参加测验时，就会出现答案和解释。
- 为什么视网膜图像会被用作眼科深度学习研究的输入？
- 它们包含可针对特定研究任务进行分析的可见视网膜结构
- 它们提供了每种全身性疾病的完整诊断
- 它们取代了所有临床检查
- 它们保证了不同人群具有相同的性能
- 美国食品药品监督管理局 (FDA) 在 2018 年对 IDx-DR 采取了什么监管行动？
- 通过 510(k) 将其作为通用相机获得批准
- 批准了一项 De Novo 请求并对该设备进行了分类
- 将其作为药物批准
- 授予了紧急使用授权
- 什么是 OCT？许多视网膜人工智能工具的核心成像方法？
- 眼睛验血
- 隐形眼镜的一种
- 光学扫描提供微米分辨率的视网膜各层横截面
- 一种测量眼压的方法
- Poplin 等人报告称，他们可以根据视网膜眼底照片预测什么？
- 患者的完整基因组序列
- 未来一年的确切药物依从性
- 确定未来的所有眼病
- 年龄、性别、吸烟状况、血压和心血管结果
- RETFound 论文评估了什么？
- 在眼底照片和 OCT 上进行预训练的视网膜图像基础模型
- 仅在胸部 X 光片上训练的模型
- 用于视网膜手术的手术机器人
- 通过声音测量血压的设备
- 在 Moorfields-DeepMind 论文中，两个主要的网络阶段是什么？
- 语音识别器后跟语言翻译器
- 一个分割网络后接分类网络，提供诊断和转诊建议
- 一个肿瘤检测器后接机器人外科医生
- 一个基因测序仪后接用药规划器
- Moorfields‑DeepMind模型分析了哪种成像方式以推荐视网膜疾病的转诊？
- 胸部X光片
- 心脏超声图像
- 光学相干断层扫描（OCT）
- 皮肤照片
- Poplin视网膜照片研究使用了哪类神经网络？
- 有限状态转换器
- 最近邻图搜索
- 循环语音识别器
- 深度卷积神经网络