- 糖尿病性網膜症（DR）は世界的に主要な失明原因の一つであり、緑内障と併存すると網膜異常が共有され診断が困難になるため、従来のCNNベース手法が粗視的特徴と全体相関の同時理解に難渋する問題に対し、著者らはVision Transformer（ViT）と双方向特徴融合（BFF）を組み合わせ、Hunger Games Search（HGS）でファインチューニングした新規深層学習モデルViT-BiFusionDRNet-HGSを提案した。
糖尿病性網膜症と緑内障の眼底におけるViT-BiFusionDRNet-HGSでの分類・病変局在化
AIによる要点抽出