- この研究は、病的近視の診断において色覚図ではなく、超広角（UWF）画像を用いて臨床的に重要な形態パターン（特に後部ブドウ腫と近視性黄斑症）を識別することを目的としている。大規模な多源データセット「PSMM」を作成し、21百万パラメータで構成される軽量なフレームワーク「RealMNet」を導入した。
RealMNetフレームワークを使用した超広角イメージングによる高精度な病的近視の特徴の同定
AIによる要点抽出
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