網膜疾患のAI診断：転移学習と血管セグメンテーション

本研究は、多疾患の網膜分類に確立された深層学習技術（XceptionとW-Net）を活用しており、潜在的に堅牢な診断ツールを提供しています。転移学習の使用は効率を示唆しており、多様なデータセットへの応用が期待できますが、臨床データによるさらなる検証が必要です。

• •Xceptionを用いた転移学習を適用し、効率的な網膜疾患分類を実現。
• •血管セグメンテーションにW-Netを使用し、精度向上を期待。
• •多疾患分類に焦点を当て、診断能力を拡張。