深度学习为视网膜疾病的早期诊断、病变分割和治疗预测等提供强有力的技术支持,显著提高诊断的效率和准确性。但也面临模型适用范围不同和性能差异等方面的挑战,其主要原因在于不同的网络结构在特征提取能力、计算复杂度和临床适应性方...深度学习为视网膜疾病的早期诊断、病变分割和治疗预测等提供强有力的技术支持,显著提高诊断的效率和准确性。但也面临模型适用范围不同和性能差异等方面的挑战,其主要原因在于不同的网络结构在特征提取能力、计算复杂度和临床适应性方面存在差异,使得它们在不同的应用场景下具有不同的优势和局限。通过对近5年内PubMed和Web of Science数据库中的相关文献进行系统检索,本文整理了常见玻璃体视网膜疾病中最常用的深度学习网络架构,总结其不同的优势与局限,并分析各架构在眼科领域的最佳应用方向,为未来的研究提供参考与借鉴。展开更多
文摘深度学习为视网膜疾病的早期诊断、病变分割和治疗预测等提供强有力的技术支持,显著提高诊断的效率和准确性。但也面临模型适用范围不同和性能差异等方面的挑战,其主要原因在于不同的网络结构在特征提取能力、计算复杂度和临床适应性方面存在差异,使得它们在不同的应用场景下具有不同的优势和局限。通过对近5年内PubMed和Web of Science数据库中的相关文献进行系统检索,本文整理了常见玻璃体视网膜疾病中最常用的深度学习网络架构,总结其不同的优势与局限,并分析各架构在眼科领域的最佳应用方向,为未来的研究提供参考与借鉴。
