摘要：青光眼损伤视神经细胞，若未能及时诊断和治疗，将导致视力损失，甚至失明。光学相干断层扫描图像（OCT）具备解析眼底深层区域的能力，因此被广泛应用在青光眼的诊断和监控。然而，当前青光眼诊断模型仅基于单一扫描模式在单一眼底区域获取的OCT图像，丢失了剩余区域和扫描模式的特征。因此，利用四种扫描模式采集了三个眼底区域的OCT图像，探索其在青光眼诊断中的潜力。

此外，青光眼不可逆，一旦确诊，需长期监控。然而，从头建立青光眼特异性辅助分割模型，数据的收集和标注需高昂的成本。因此，从低收集和标注成本的正常眼OCT图像中挖掘共享知识，建立了青光眼特异性OCT图像视网膜层辅助分割模型。随后，提出了适配低采集成本的眼底彩照的青光眼特异性辅助分割模型，并且适应三种临床场景。进一步，探索了有限的资源下，建立源域和框架自由的青光眼特异性辅助分割模型。