眼科疾病智能诊断方法最新进展

尹义龙^1,*(),袭肖明²

1. 山东大学软件学院人工智能研究中心, 山东 济南 250101
2. 山东建筑大学计算机科学与技术学院, 山东 济南 250101

收稿日期:2020-08-10出版日期:2020-11-10发布日期:2020-11-04
通讯作者:尹义龙E-mail:ylyin@sdu.edu.cn
作者简介:尹义龙，教授，博士研究生导师，主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘领域的研究工作。现担任中国计算机学会人工智能与模式识别专委会常委、副秘书长，中国人工智能学会机器学习专委会常委、副秘书长，山东省人工智能学会理事长，山东省大数据研究会副会长等学术兼职。入选教育部新世纪优秀人才支持计划，获得山东省自然科学****基金资助。主持国家自然科学基金重点项目1项、国家重点研发专项课题1项、面上项目3项、青年项目1项，主持省部级科研项目11项。在《IEEE Trans Knowl Data En》《IEEE Trans Image Processing》《Pattern Recogn 》《IEEE Trans Multimedia》等国际期刊和International Joint Conference on Artificial Intelligence、IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition等国际会议发表论文80余篇。获山东省科技进步二等奖2项(第一完成人)
基金资助:国家自然科学基金(61876098);国家自然科学基金(61701280)

Advances in the intelligent diagnosis of eye diseases

Yilong YIN^1,*(),Xiaoming XI²

1. Research Center of Artificial Intelligence in School of Software, Shandong University, Jinan 250101, Shandong, China
2. School of Computer Science and Technology, Shandong Jianzhu University, Jinan 250101, Shandong, China

Received:2020-08-10Online:2020-11-10Published:2020-11-04
Contact:Yilong YIN E-mail:ylyin@sdu.edu.cn

摘要/Abstract

摘要： 随着人口老龄化的日渐严重，眼科疾病的相关研究已成为重要的公共卫生课题。医学影像是眼科疾病临床诊断的重要辅助工具。近年来，随着人工智能技术的发展，利用人工智能技术结合医学影像对眼科疾病进行自动诊断已成为一个热门的研究课题。本文对眼科疾病智能诊断方法的最新进展进行综述，从影像中的病灶自动分割和眼科疾病的智能诊断两方面对现有方法进行分析，并对未来的研究方向进行展望，有利于为眼科智能诊断提供新观点和新思路。


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