眼科深度学习：最新进展与未来趋势
图像与视频处理
2025-01-09 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
人工智能（AI），特别是深度学习（DL）的出现标志着眼科的一个新时代，为诊断和治疗视野后段眼部疾病提供了变革性潜力。本综述探讨了DL在多种眼部疾病中的最前沿应用，包括糖尿病视网膜病变、青盆疮、老年性黄斑变性和视网膜血管分割。我们提供了基础机器学习技术和先进深度学习架构（如CNN、注意力机制和基于transformer的模型）的综合概述，突出了AI在提高诊断准确性、优化治疗策略和改善整体患者护理方面发挥作用的作用。此外，我们呈现了将AI解决方案集成到临床实践中的关键挑战，包括确保数据多样性、提高算法透明度和有效利用多模态数据。本综述强调了AI提高疾病诊断和增强患者护理的潜力，同时强调了致力于克服这些障碍并充分发挥AI在推动眼科护理方面影响的合作努力的重要性。
引用
@article{arxiv.2501.04073,
title = {Deep Learning for Ophthalmology: The State-of-the-Art and Future Trends},
author = {Duy M. H. Nguyen and Hasan Md Tusfiqur Alam and Tai Nguyen and Devansh Srivastav and Hans-Juergen Profitlich and Ngan Le and Daniel Sonntag},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.04073},
year = {2025}
}
备注
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