一篇近期的综述论文详细介绍了人工智能在彩色眼底摄影（CFP）分析领域中数据、预处理和模型技术的协同演进。该论文强调，CFP数据集已从小型、特定任务的集合发展为与电子健康记录（EHRs）集成的大型多模态资源。预处理方法已从基本的图像增强发展到复杂的神经数据工程流程，而建模则从传统的CNN转向了视觉基础模型和状态空间模型。作者们总结认为，未来在临床部署和泛化能力方面的进步将依赖于这三个组成部分的协同优化。 AI
影响 这项研究概述了通过整合多样化的数据源和先进的建模技术来改进眼科人工智能驱动的诊断工具的路线图。
排序理由 该集群包含一篇在arXiv上发表的综述论文，详细介绍了医学图像分析人工智能的进展。
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Color Fundus Photography (CFP) is a primary non-invasive imaging modality for large-scale screening of ophthalmic and systemic diseases. Existing surveys mainly summarize task-specific algorithms, datasets, or preprocessing techniques independently, lacking a unified perspective …
arXiv:2607.23972v1 Announce Type: new Abstract: Color Fundus Photography (CFP) is a primary non-invasive imaging modality for large-scale screening of ophthalmic and systemic diseases. Existing surveys mainly summarize task-specific algorithms, datasets, or preprocessing techniqu…