El aprendizaje automático junto con las imágenes tradicionales ayudan a identificar el pseudopapilledema. El estudio, publicado en BMC Ophthalmology, incluyó 295 imágenes de neuropatías ópticas, 295 imágenes de pseudopapilledema y 779 imágenes de control. Las imágenes de neuropatía óptica incluyeron casos de neuropatía óptica isquémica , neuritis óptica , neuropatía óptica diabética , papilodema y trastornos de la retina . Los investigadores utilizaron cuatro clasificadores de aprendizaje automático su modelo de investigación, GoogleNet Inception v3, 19 capas Very Deep Convolution Network y Deep Residual Learning de 50 capas para identificar las imágenes como normales, pseudopapilledema o papilodemedema
El aprendizaje automático junto con las imágenes tradicionales ayudan a identificar el pseudopapilledema.
