本文综述了在眼科领域应用于光学相干断层扫描（OCT）图像的表示学习方法。文章回顾了从早期深度学习到当前基础模型和视觉-语言系统的技术。该综述按学习范式对方法进行分类，包括监督学习、自监督学习和生成式方法，并讨论了它们的贡献和局限性。文章还涵盖了数据集、评估协议，并确定了未来的研究方向，如体积基础模型的预训练和隐私保护训练。 AI
影响 提供了医学图像分析AI技术的结构化概述，强调了基础模型和隐私方面的未来研究方向。
排序理由 这是一篇发表在arXiv上的综述论文，详细介绍了医学成像的表示学习方法。
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arXiv:2605.02589v1 Announce Type: new Abstract: Optical Coherence Tomography (OCT) has become one of the most used imaging modality in ophthalmology. It provides high-resolution, non-invasive visualization of retinal microarchitecture. The automated analysis of OCT images through…
Optical Coherence Tomography (OCT) has become one of the most used imaging modality in ophthalmology. It provides high-resolution, non-invasive visualization of retinal microarchitecture. The automated analysis of OCT images through representation learning has emerged as a centra…