A computer vision-based framework for objective evaluation of sunken upper eyelid
5.5
来源：
Nature
关键字：
medical imaging+deep learning
发布时间：
2025-10-22 23:41
摘要：
本研究提出了一种基于计算机视觉的框架，用于客观评估上眼睑凹陷的外科手术效果。通过提取三种与人类视觉感知高度相关的形态特征，研究表明该方法能够有效区分正常和凹陷的上眼睑，且与临床预期一致。该框架的模块化设计使其适用于其他眼睑手术，具有较高的临床应用价值。
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关键证据
提出了一种基于计算机视觉的评估框架，能够客观评估上眼睑的形态特征。
研究显示，所提取的特征在患者组和正常组之间存在显著差异，验证了其有效性。
该方法结合了多维特征提取和支持向量机模型，提供了定量评估手段。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种基于计算机视觉的框架，用于客观评估上眼睑凹陷的外科手术效果。通过提取三种与人类视觉感知高度相关的形态特征，研究表明该方法能够有效区分正常和凹陷的上眼睑，且与临床预期一致。该框架的模块化设计使其适用于其他眼睑手术，具有较高的临床应用价值。