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眼底視網膜是唯一可用肉眼直接并集中觀察到動脈、靜脈與毛細血管的部位，因而眼底圖像成為醫生診斷眼底疾病及糖尿病、髙血壓、高血脂等疾病的重要依據。高質量的眼底圖像是醫生對眼底疾病患者進行病情診斷與治療的前提。根據眼底相機采集到的視網膜圖像中眼底結枃淸晰度、圖像對比度等條件對眼底圖像質量進行分類成為一個既具有研究價值又極具挑戰性的難點問題。首先簡述了眼底圖像質量分類的硏究意義和實用價值，回顧了其發展歷史;然后介紹了方法分類、每類方法的基本思想并梳理了各類方法中代表性算法及其特點;之后針對用于眼底質量分類的數據集，分析比較了主要眼底圖像質量分類方法的性能。分析表明，傳統方法中依據眼底結構特征判斷視網膜圖像質量相較于通用圖像質量參數更加客觀，而隨著神經網絡與機器學習的出現，在大數據驅動下，基于卷積神經網絡的質量分類方法在準確率與魯棒性方面性能更佳。最后對眼底圖像質量分類未來的發展趨勢進行展望。
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