摘要
眼底图像作为眼部疾病诊断的重要依据，蕴含着丰富的病理信息。
深度学习作为一种强大的特征提取和模式识别工具，为眼底图像分析带来了革命性的改变。
本文首先介绍了眼底图像分析和深度学习的相关概念，并综述了深度学习在眼底图像分析中的应用现状。
然后，重点阐述了基于深度学习的眼底图像预处理、疾病检测和生物标志物提取等方面的研究进展，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，展望了该领域的未来发展趋势，指出深度学习与其他技术的融合、可解释性研究以及多模态数据分析将成为未来研究的重点。
关键词：眼底图像分析，深度学习，疾病检测，生物标志物提取，文献综述
#1.1眼底图像分析
眼底图像指的是通过眼底照相机拍摄的眼底照片，它能够清晰地反映视网膜、视盘、黄斑等眼部组织的形态结构和病变信息。
眼底图像分析是指利用计算机技术对眼底图像进行处理和分析，以辅助医生进行眼部疾病的诊断和治疗。
#1.2深度学习
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习方法，其核心是利用多层神经网络对数据进行特征提取和模式识别。
近年来，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。
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