本研究提出了两种解决青光眼患者数据标记问题的方法，包括新型的伪监督器模型和哈佛青光眼检测和进展数据集。研究人员可通过链接获取数据集和代码。

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。