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浙大等团队提出眼底荧光造影诊断框架FFA-RGNet
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AI 综述
2026年10月27日，《npj Digital Medicine》报道，浙江大学等团队提出了用于眼底荧光素血管造影（FFA）时序图像诊断的可解释图推理框架 FFA-RGNet。该框架能够显式建模跨成像时相与解剖位置的细粒度病灶模式。模型验证基于涵盖2651名患者、25312张FFA图像的多中心数据集展开，实验结果显示，FFA-RGNet在内部测试集上的F1分数达到95.38%（95% CI: 92.24%–97.88%），表现优于9个基准模型。
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最新进展10月27日 08:00
浙大等团队发表FFA-RGNet框架，多中心验证显示内部测试集F1达95.38%。报道时间线
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10月27日
- npj Digital Medicine用于眼底荧光素血管造影诊断的可解释图推理框架 FFA-RGNet
浙江大学等团队提出用于眼底荧光素血管造影（FFA）时序图像诊断的可解释图推理框架 FFA-RGNet，显式建模跨成像时相与解剖位置的细粒度病灶模式。该模型在涵盖 2651 名患者、25312 张 FFA 图像的多中心数据集上完成验证，内部测试集 F1 达到 95.38%（95% CI: 92.24%–97.88%），优于 9 个基准模型。