眼科临床常会借助多种图像相关检查技术来分析病情、帮助诊断和指导预后。基于计算机智能科学的人工智能(AI)在图像识别方面具有极大优势，逐渐成为眼科图像诊断的研究热点。目前，AI技术在眼科图像诊断的研究主要应用在与眼底照相技术和光相干断层成像技术相关的糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性、青光眼等疾病的诊断中，并能够获得高特异性和高灵敏性的诊断结果。随着智能技术的发展，AI技术在眼部图像中的诊断应用将会越来越深入和广泛。就AI在各种眼部疾病图像诊断中的应用技术进行综述。
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眼科学是医学的重要分支，是基于经验和实践的一门学科。在临床上，常会借助于各种图像相关检查技术来记录眼部数据，如眼底照相、光相干断层扫描成像(optical coherence tomography，OCT)、荧光素眼底血管造影、超声生物显微镜、眼部B型超声等[1]。以上检查技术都是将通过各种形式获取的眼部形态信息转换成数字信息，经由计算机处理后显示出受检部位的图像数据。医师或技师依据所获取的数据可进行更深入的分析、诊断和精准治疗。随着新一代互联网技术在全球的推广应用，以及眼科学与影像医学、数字化图像、计算机通信技术之间的交互影响，诊疗过程中得到的图像数据及需要存储的信息呈指数级增长[2]。于是，选用先进的技术方法整合和处理采集后数据，实现资料的优质管理和有效分析利用，并指导临床诊疗资源的合理使用。基于计算机智能科学的人工智能(artificial intelligence，AI)是通过各种知识推理的逻辑运算方法而建立的相关数据库和应用模型，并利用计算机程序语言实现对信息的加工和处理，其在病理图像、放射影像、专家系统和智能诊断等医疗领域备受瞩目。AI是一门能够快速进行数据计算和处理复杂信息的先进技术，其在处理图像相关资料中具有极大的应用价值[3]。AI在眼科图像诊疗中的应用研究逐渐成为热点。
