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Artificial Intelligence in Ophthalmology: A Meta-Analysis of Deep Learning Models for Retinal Vessels SegmentationInteligencia Artificial en Oftalmología: Un meta-análisis de modelos de Learning para la segmentación de los vasos de la retina

Resumen

La segmentación precisa de los vasos sanguíneos de la retina suele considerarse un biomarcador fiable para el diagnóstico y la detección de diversas enfermedades, como las cardiovasculares, las diabéticas y las oftalmológicas. Recientemente, los algoritmos de aprendizaje profundo (DL) han demostrado un alto rendimiento en la segmentación de imágenes de la retina, lo que puede permitir una rápida salvación de vidas. Hasta donde sabemos, no existe una revisión sistemática de los trabajos actuales en esta área de investigación. Por lo tanto, realizamos una revisión sistemática con un meta-análisis de los estudios relevantes para cuantificar el rendimiento de los algoritmos de DL en la segmentación de vasos de la retina. Se realizó una búsqueda sistemática en EMBASE, PubMed, Google Scholar, Scopus y Web of Science de estudios publicados entre el 1 de enero de 2000 y el 15 de enero de 2020. Se siguió el procedimiento de los Elementos de Información Preferidos para las Revisiones Sistemáticas y los Metaanálisis (PRISMA). El diseño del estudio basado en la DL fue obligatorio para la inclusión de un estudio. Dos autores revisaron de forma independiente todos los títulos y resúmenes según los criterios de inclusión y exclusión predefinidos. Se utilizó la herramienta Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS-2) para evaluar el riesgo de sesgo y la aplicabilidad.

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