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哈佛青光眼检测与进展：多模态多任务数据集和强化泛化的半监督学习

💡 原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要

本研究提出了两种解决青光眼患者数据标记问题的方案：一种是半监督学习模型，通过预测未标记样本的伪标签提高模型性能；另一种是引入哈佛青光眼检测和进展数据集，包括1,000例患者的OCT成像数据和标签，可用于公平学习研究。数据集和代码可通过链接获取。

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标签

公平学习 半监督学习 哈佛青光眼检测 多任务 多模态 数据标记 数据集 青光眼
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