深度学习用于青光眼的趋势、挑战与未来方向：一项系统综述
图像与视频处理
2024-11-12 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们使用系统综述和荟萃分析的首选报告项目（PRISMA）方法，审视了深度学习（DL）算法在青光眼检测方面的最新进展。本研究聚焦于基于DL的青光眼检测框架的三个层面：输入数据模态、处理策略以及模型架构与应用。此外，我们分析了自DL进入该领域以来各层面的使用趋势。最后，我们讨论了当前的挑战并提出了未来的研究方向。
引用
@article{arxiv.2411.05876,
title = {Trends, Challenges, and Future Directions in Deep Learning for Glaucoma: A Systematic Review},
author = {Mahtab Faraji and Homa Rashidisabet and George R. Nahass and RV Paul Chan and Thasarat S Vajaranant and Darvin Yi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.05876},
year = {2024}
}