VEP Acuity with Machine Learning
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Dataset underlyingBach M, Maurer JP, Wolf ME (2008) Visual evoked potential-based acuity assessment in normal vision, artificially degraded vision, and in patients. Brit J Ophthalmol 92:396–403<br>DOI: http://dx.doi.org/10.1136/bjo.2007.130245<br>and R scripts for Machine Learning applied to Acuity VEP. Documenta Ophthalmologica 2019DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s10633-019-09701-x<br>
本数据集基于Bach M、Maurer JP、Wolf ME于2008年发表的研究成果构建，该研究针对正常视力、人工退化视力及患者群体开展基于视觉诱发电位（Visual Evoked Potential, VEP）的视力评估，刊载于《英国眼科学杂志》（Brit J Ophthalmol）第92卷，页码396-403，DOI：http://dx.doi.org/10.1136/bjo.2007.130245 配套用于视觉诱发电位视力相关机器学习分析的R脚本，相关研究刊载于《眼科学文献》（Documenta Ophthalmologica）2019年刊，DOI：http://dx.doi.org/10.1007/s10633-019-09701-x
提供机构：
figshare创建时间：
2019-06-09
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数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集用于支持基于视觉诱发电位（VEP）的视力评估研究，并结合机器学习方法进行分析。它关联了两项学术研究，分别发表于2008年和2019年，涵盖正常视力、人工退化视力和患者视力评估。数据集涉及生物信息学、神经科学和眼科学等多个学科领域，采用CC BY 4.0开放许可证。
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