在眼科领域，计算机视觉技术正逐步成为一种强大的辅助工具，它通过分析眼睛的数字图像来辅助医生进行疾病诊断，一个值得探讨的问题是：如何更有效地利用计算机视觉技术来识别和诊断如糖尿病视网膜病变、青光眼等眼科疾病？
高质量的图像采集是关键，使用高分辨率相机和先进的成像技术可以捕捉到眼睛微小的变化，为后续的图像分析提供坚实的基础，利用深度学习算法对图像进行特征提取和分类，可以显著提高诊断的准确性和效率，通过训练模型识别视网膜上的微血管变化，可以早期发现糖尿病视网膜病变的迹象。
计算机视觉技术也存在局限性，如对光线、角度等环境因素的敏感性，以及不同患者间个体差异的挑战，在应用中需结合医生的专业知识和经验进行综合判断。
计算机视觉技术为眼科疾病的早期诊断提供了新的视角和工具，但如何更好地融合这一技术与传统医疗知识，仍需我们不断探索和优化。
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