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摘要
眼底图像自动分割对于辅助眼科疾病的临床诊断、提高效率和准确率意义
重大。然而，受眼底图像前景与背景像素比例失衡、对比度和亮度的影响，且
其中组织结构本身具有复杂特性，增加了分割的难度。此外，人工标注费时费
力、成本高昂。实际临床应用和算法开发阶段所使用的图像数据还可能会有一
定的外观差异，即存在域偏移问题。针对以上挑战，本文基于深度学习深入研
究眼底图像分割算法的关键技术，分别从视网膜血管分割和视杯视盘分割任务
出发，探究眼底图像监督学习自动分割算法以及无监督域适应分割算法。
针对
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