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多模态影像融合的屈光预测模型;多模态影像融合优势：融合信息互补，提高预测精度。
眼部生物测量参数获取：角膜地形图、眼轴长度等。
深度学习模型构建：融合多模态数据，学习屈光相关特征。
模型训练与验证：使用屈光手术数据，迭代优化模型参数。
模型预测性能评价：计算均方误差、相关系数等指标。
模型临床应用价值：屈光手术术前规划、屈光矫正方案选择。
模型的局限性：受限于数据质量和算法性能。
未来研究方向：多模态影像的新型融合方法探索。;多模态影像融合优势：融合信息互补，提高预测精度。;多模态影像融合优势：融合信息互补，提高预测精度。;多模态影像融合优势：融合信息互补，提高预测精度。;眼部生物测量参数获取：角膜地形图、眼轴长度等。;眼部生物测量参数获取：角膜地形图、眼轴长度等。;眼部生物测量参数获取：角膜地形图、眼轴长度等。;眼部生物测量参数获取：角膜地形图、眼轴长度等。;深度学习模型构建：融合多模态数据，学习屈光相关特征。;深度学习模型构建：融合多模态数据，学习屈光相关特征。;模型训练与验证：使用屈光手术数据，迭代优化模型参数。;模型训练与验证：使用屈光手术数据，迭代优化模型参数。;模型训练与验证：使用屈光手术数据，迭代优化模型参数。;模型训练与验证：使用屈光手术数据，迭代优化模型参数。;模型预测性能评价：计算均方误差、相关系数等指标。;模型预测性能评价：计算均方误差、相关系数等指标。;模型预测性能评价：计算均方误差、相关系数等指标。;模型预测性能评价：计算均方误差、相关系数等指标。;模型预测性能评价：计算均方误差、相关系数等指标。;模型临床应用价值：屈光手术术前规划、屈光矫正方案选择。;模型临床应用价值：屈光手术术前规划、屈光矫正方案选择。;模型的局限性：受限于数据质量和算法性能。;模型的局限性：受限于数据质量和算法性能。;未来研究方向：多模态影像的新型融合方法探索。;未来研究方向：多模态影像的新型融合方法探索。;未来研究方向：多模态影像的新型融合方法探索。
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