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早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變(retinopathy of prematurity,ROP)是早產(chǎn)兒和低體重兒的一種病理性血管增生性疾病，且是兒童致盲的首位因素。因此，對早產(chǎn)兒進行視網(wǎng)膜病變篩查并及時干預(yù)至關(guān)重要。目前，深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域逐漸取得新的突破，展現(xiàn)出其巨大的應(yīng)用潛力，為提高早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變的診斷效率和準確性提供了新的可能性。深度學(xué)習(xí)通過端對端的方式可有效地提高對醫(yī)學(xué)圖像分類性能，從而輔助兒科醫(yī)師對早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變進行精準高效的診斷。在早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變的診斷中，深度學(xué)習(xí)可應(yīng)用于疾病的診斷和嚴重程度的定量評估，通過訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型可實現(xiàn)對病變的精準識別和定位，為臨床醫(yī)生提供更全面的診斷信息，提高診療水平。這種技術(shù)不僅可以減輕兒科醫(yī)師的工作壓力，還可提高診斷的準確性和效率，為患兒提供更好的治療方案。深度學(xué)習(xí)與早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變圖像分析相結(jié)合，能在保障一定準確性的同時提高此病的篩查效率，降低篩查成本。本文就深度學(xué)習(xí)在早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜附加病變診斷、分期檢測、分區(qū)檢測和嚴重程度定量評估等方面的應(yīng)用進行綜述，旨在為早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變的智能診斷與治療提供參考，為后續(xù)進一步的應(yīng)用研究提供思路。