探索用于青光眼检测的深度学习技术：一项全面综述

青光眼是全球视力丧失的主要原因之一，亟需准确高效的检测方法。传统的人工检测方法在成本、时间和主观性方面存在局限。深度学习方法的近期进展显示出通过从视网膜眼底图像中检测相关特征来实现青光眼检测自动化的潜力。本文全面概述了用于青光眼分割、分类和检测的尖端深度学习方法。通过分析近期研究，评估了这些技术的有效性与局限性，突出了关键发现，并确定了进一步研究的潜在方向。深度学习算法的使用可显著提升青光眼检测的有效性、实用性与准确性。本研究的结果有助于自动化青光眼检测的持续进展，并对改善患者预后和减轻全球青光眼负担具有重要意义。