A deep semi-supervised learning approach to the detection of glaucoma on out-of-distribution retinal fundus image datasets

Abstract Background Accurate detection of glaucoma plays a critical role in treating the disease and can be performed on limited labeled retinal fundus images and large-scale unlabeled ones leveraging a deep semi-supervised learning (SSL) technology. This study aims to investigate how glaucoma depic...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Lei Wang, Xiaoyun Zhang, Zhongwen Li, Shuchen Yu, Yabo Wu, Shaodan Zhang, Gaoqiang Jiang, Bihan Tian, Chenyang Mei, Jiantao Pu, Yuanbo Liang, Quanyong Yi, Wencan Wu
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	BMC 2025-05-01
Seria:	BMC Ophthalmology
Hasła przedmiotowe:	Glaucoma detection Fundus images Semi-supervised learning Out-of-distribution Quantities and qualities of images
Dostęp online:	https://doi.org/10.1186/s12886-025-04153-1
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!