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Refractive Predictability Using the IOLMaster 700 and Artificial Intelligence–Based IOL Power Formulas Compared to Standard Formulas
均方预测误差
屈光度
人工晶状体度数计算
超声乳化术
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医学
作者
Huanhuan Cheng,
Jack X. Kane,
Liangping Liu,
Jianbing Li,
Bing Cheng,
Mingxing Wu
出处
期刊：
Journal of Refractive Surgery
[Slack Incorporated (United States)]
日期：2020-07-01
卷期号：36 (7): 466-472
被引量：57
链接
nih.gov
doi.org
标识
DOI：10.3928/1081597x-20200514-02
摘要
Constant optimization for SS-OCT biometry further improves the performance of formulas. The most accurate prediction of postoperative refraction can be achieved with Barrett, EVO 2.0, Kane, and Olsen formulas. [J Refract Surg. 2020;36(7):466-472.].
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