这些研究主要集中在利用深度学习技术，如生成对抗网络（GAN）、卷积神经网络（CNN），对视网膜影像进行异常区域检测、水肿区域分割、血管分割以及疾病分类。针对糖尿病视网膜病变等疾病的检测和分级，通过图像语义分割、背景重构等方法提高诊断准确性。此外，还探讨了视网膜OCT图像的自动分类和病变分析。
下面是该类的一些题目：
| 题目 |
|---|
| 基于生成对抗网络的视网膜影像分析研究 |
| 基于背景重构的眼底视网膜图像的异常区域检测 |
| 基于CNN的视网膜OCT图像水肿区域分割 |
| 基于OCT图像的视网膜疾病分类方法研究 |
| 基于图像语义分割的视网膜血管医学影像分割研究 |
| 基于多尺度注意力网络的视网膜血管分割算法 |
| 基于有监督学习的眼底视网膜血管分割方法的研究 |
| 基于浅层神经网络的糖尿病性视网膜病变图像分类问题研究 |
| 基于深度学习的眼底视网膜血管分割方法 |
| 基于深度学习的糖尿病性视网膜图像分类研究 |
| 基于深度学习的视网膜眼底图像分割技术研究与实现 |
| 基于深度学习的视网膜血管图像分割研究 |
| 基于深度学习的视网膜血管图像分割算法研究 |
| 基于深度检测网络的OCT图像视网膜病变分析与应用 |
| 机器学习在视网膜疾病中的应用研究 |
| 条件生成对抗网络的改进研究及其在视网膜OCT影像分析的应用 |
| 构建基于深度学习的糖尿病视网膜病变分级模型 |
| 用于糖尿病视网膜病变分级的深度学习模型研究 |
| 糖尿病视网膜病变检测 |
| 视网膜病变OCT图像的自动分类 |
| 视网膜眼底彩照中视盘与黄斑定位方法研究 |
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