用于眼科影像模态中白内障分类与分级的机器学习：综述
图像与视频处理
2022-04-05 v4 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
白内障是全球视力受损与失明的主要原因。多年来，研究者在开发用于自动白内障分类与分级的先进机器学习技术方面取得了显著进展，旨在早期预防白内障并提升临床医生的诊断效率。本综述全面梳理了基于眼科图像的机器学习技术在白内障分类/分级方面的最新进展。我们从两个研究方向总结现有文献：传统机器学习方法与深度学习方法。本综述还对现有工作的优点与局限进行了剖析。此外，我们讨论了基于机器学习技术的自动白内障分类/分级所面临的若干挑战，并为未来研究提出了应对这些挑战的可能方案。
引用
@article{arxiv.2012.04830,
title = {Machine Learning for Cataract Classification and Grading on Ophthalmic Imaging Modalities: A Survey},
author = {Xiaoqing Zhang and Yan Hu and Zunjie Xiao and Jiansheng Fang and Risa Higashita and Jiang Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.04830},
year = {2022}
}
备注
26 pages, 13 figures