青光眼检测CNN的跨数据集泛化：操作阈值、多源训练与颜色归一化的影响

2026年11月3日，一篇发布在arXiv图像与视频处理分类下的预印本（尚未经同行评审）报告了青光眼检测卷积神经网络（CNN）的跨数据集泛化表现。该研究比较了五个CNN模型在跨数据集条件下的检测性能，报告AUC由0.913降至0.702；研究还考察了操作阈值、多源训练与颜色归一化的影响，结果显示颜色归一化仅缩小了性能降幅。目前该工作仅有这一篇一手报道，尚无后续同行评审、正式发表或外部评论的信息。

AI 根据报道生成 · 45 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。