基于深度学习的青光眼诊断算法研究摘要青光眼是全球范围内导致不可逆性失明的主要原因之一。早期诊断对于延缓疾病进展、保护患者视力至关重要。然而，传统的人工筛查方法依赖于眼科医生的经验判断，存在主观性强、效率低下等局限性。近年来，深度学习技术的快速发展为青光眼的自动化诊断提供了新的解决方案。本文提出了一种基于深度学习的青光眼诊断算法，通过构建高质量的训练数据集、设计优化的图像分割与分类网络，实现对青光眼病症的准确筛查。具体而言，本文首先采集眼底照相与OCT影像数据，应用几何变换与生成对抗网络进行数据增强；其次，设计并实现基于改进U-Net的视盘与视杯分割网络，提取关键区域的形态学特征；最后，构建基于EfficientNet-B3的青光眼分类网络，实现青光眼病症的自动分类。实验结果表明，本文提出的方法在公开数据集上取得了优异的诊断性能，为青光眼的早期筛查提供了有效的技术支撑。关键词：青光眼诊断；深度学习；图像分割；图像分类；生成对抗网络一、绪论1.1 研究背景与意义青光眼是一种以视神经进行性损伤为特征的神经退行性疾病，是全球范围内导致不可逆性失明的主要原因之一。据统计，2020年全球青光眼患者总数约为7600万，预计到2040年将增至1.118亿。在中国，青光眼已成为仅次于白内障的第二大致盲眼病。由于青光眼在早期阶段通常无明显临床症状，一旦患者察觉视力下降时往往已进入中晚期，此时视神经损伤已不可逆转，因此早期诊断对于青光眼的防治具有至关重要的意义。传统的青光眼诊断主要依赖眼底彩