虚拟现实头戴设备往往导致用户出现不良影响，如数字视疲劳、干眼症以及潜在的长期视力损害。为了解决测量问题，本研究提出了一种基于 U-Net 3 + 深度学习模型的轻量级框架，可以估计可测量的眼周深度图。该方法适用于任何配备有面向眼部的单眼摄像头的 VR 头戴设备，可以重建三维眼周区域，为相关光刺激计算协议和医疗指南提供度量基础。通过使用 UE MetaHuman 创建的动态眼周数据生成环境，我们合成了数千个训练图像。在 36 名参与者的样本上评估了我们的方法，在眼周全局精度评估实验和瞳孔直径测量方面表现出显著的效果。

Nov, 2023

本文介绍了一个大规模的眼镜数据集 OpenEDS，该数据集利用虚拟现实（VR）头戴式显示器捕获图像，其中包括 152 名参与者的眼部区域，该数据集可用于眼动跟踪研究和机器学习领域的语义分割任务。

Apr, 2019

该研究开发并验证了一个深度学习框架，可用于检测和定量光学相干断层扫描中的玻璃体下淀粉样物和网状假性玻璃体下淀粉样物，对于 AMD 的研究和临床诊断有帮助。

Apr, 2022

本研究通过建立包含 8 种常见眼疾的数据集，使用深度神经网络进行多疾病分类的实验，发现提高网络规模不能为多疾病分类带来好结果，需要采用良好结构的特征融合方法。

Feb, 2021

该研究通过调查最近的研究，使用眼底图像、光学相干断层扫描和视野图像等方法基于人工智能的青光眼诊断，特别关注利用深度学习的方法。研究提供了最新的分类法，并包含可用源代码的链接，以提高研究方法的可重复性。通过对广泛使用的公共数据集进行严格的基准测试，揭示了在普适性、不确定性估计和多模态集成方面的性能差距。此外，调查展示了关键数据集和限制，如规模、标签不一致性和偏见。我们描述了未来研究的开放性挑战并详细阐述了有前景的方向。此调查旨在对希望将进展转化为实践的人工智能研究人员以及希望利用最新人工智能成果改善临床工作流程和诊断的眼科医生有所帮助。

Jul, 2023

通过利用单次相位测量偏转术（PMD）的教导，我们提出了一种利用镜面反射快速准确地评估注视方向的新方法，该方法通过仅在单个相机帧中获取角膜和巩膜的密集三维表面信息，在获得的反射表面点（“闪光”）方面可以实现超过 3300 倍的改进。

Aug, 2023

本文介绍了一种基于差分方法的凝视估计技术，使用差分卷积神经网络直接预测同一受试者的两个眼睛输入图像之间的凝视差异，然后利用推断出的差异来预测新眼睛样本的凝视方向。实验结果表明，该方法即使只使用一个校准样本或在后续使用受试者特定的凝视适应方法时，也始终优于现有的方法。

Apr, 2019

通过比较不同机器学习方法在眼部特征追踪中的表现，本研究客观评估了这些方法对最终注视估计质量的影响。

Mar, 2024

通过使用半监督对比学习框架，本文提出了一种新的对比损失范式，从而实现了基于注视方向的估计，该框架在使用少量带有标签的注视数据集时，可以找到泛化解决方案，即使对于未见过的人脸图像也能有良好的性能表现，与其他用于注视估计的最先进对比学习技术相比，我们的对比回归框架表现良好。

Aug, 2023

提出了一种利用视频数据集和图像相结合的方法，通过学习用户注视与眼部外形之间的联系来提高眼动追踪的精度，实现基于网络摄像头的高准确度屏幕眼动追踪，不需要标记的数据并且通过视觉刺激和眼部图像信息融合可以达到监督式个性化的效果。

Jul, 2020