基于解耦表征的眼科疾病分级的鲁棒多模态学习

本研究解决了眼科医生在诊断中面临的多模态数据不足和隐私问题。提出的精髓点与解耦表征学习（EDRL）策略通过自蒸馏机制改进特征选择和解耦，从而在眼科疾病诊断中实现更强的鲁棒性和可解释性。实验结果显示，EDRL策略在多模态眼科数据集上的表现优于当前最先进的方法。