Luận văn tập trung nghiên cứu ứng dụng học sâu trong chẩn đoán hình ảnh một số bệnh về mắt dựa trên bộ dữ liệu ảnh chụp cắt lớp đáy mắt. Các mô hình học sâu, đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN), được khảo sát và tối ưu để phân loại, phát hiện các bệnh lý như thoái hóa hoàng điểm, bệnh võng mạc tiểu đường và tăng nhãn áp. Quá trình nghiên cứu bao gồm tiền xử lý ảnh, tăng cường dữ liệu và huấn luyện các kiến trúc mạng khác nhau nhằm nâng cao độ chính xác. Kết quả thực nghiệm cho thấy các mô hình đề xuất đạt hiệu suất cao trong việc phát hiện bất thường, góp phần hỗ trợ bác sĩ trong chẩn đoán sớm và chính xác. Luận văn khẳng định tiềm năng to lớn của học sâu trong lĩnh vực y tế, mở ra hướng phát triển các hệ thống chẩn đoán tự động, giảm tải cho nhân viên y tế và nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe thị giác.