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融合彩色眼底照相、OCT、眼底荧光造影等多种影像数据，利用深度学习技术实现高精度自动化眼部疾病诊断的系统。 Transformer 模型能深度理解文本语义并生成连贯内容，借助深度神经网络能将语音信号高效转换为文本或合成自然语音，同时利用深度学习模型对时序数据进行建模，可实现对未来趋势的精准预测，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音技术、金融预测等众多领域。

通过训练深度学习模型识别并定位眼底图像中的各种病灶，例如出血点、渗出、微动脉瘤等。这项技术能够像医生的“火眼金睛”一样，在海量眼底照片中快速、精准地自动筛查和标注异常区域，帮助医生提高诊断效率，实现疾病的早期发现和治疗，极大减轻了人工阅片的负担。 R-CNN，以高精度著称）和一阶段检测器（如YOLO、SSD，以高速度见长），它们分别适用于对精度和实时性有不同要求的应用场景

利用计算机视觉和深度学习技术，对眼底图像进行自动化、高通量分析。它通过卷积神经网络（CNN）等模型，从单张或多张眼底图像中提取并识别出微动脉瘤、出血、硬性渗出等多种病灶。这项技术旨在作为医生的智能化辅助诊断工具，帮助大规模筛查和早期发现眼部疾病，极大地提高了诊断效率和准确性。

人工智能的一个分支，它赋予计算机理解、解释和生成人类语言的能力。其核心在于将非结构化的文本或语音数据，通过深度学习技术，特别是循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模型，转化为机器可理解的结构化信息。