يعد اعتلال الشبكية السكري (Diabetic Retinopathy) والتورم البقعي السكري (Diabetic Macular Edema) من الأسباب الرئيسية للعمى القابل للتجنب بين البالغين في سن العمل. في الماضي، كانت الأساليب التقليدية تعتمد على تصوير قاع العين الملون (Color Fundus Photography) للكشف عن هذه الحالات، لكن التكنولوجيا الحديثة تقدم بديلاً أكثر فاعلية.

تسلط دراسة جديدة الضوء على الأساليب المتقدمة في التعلم العميق (Deep Learning) والتصوير واسع المجال (Ultra-Widefield Imaging)، حيث توفر هذه التقنيات مجال رؤية أوسع بكثير مما كان متاحًا سابقًا. تركز الدراسة على ثلاث مهام سريرية هامة:
1. تقييم جودة الصور للتصوير واسع المجال.
2. تحديد الحالات القابلة للتدخل لعلاج اعتلال الشبكية السكري.
3. التعرف على حالات التورم البقعي السكري.

استخدم الباحثون مجموعة بيانات UWF4DR Challenge، التي تم إصدارها كجزء من مؤتمر MICCAI 2024، لاختبار نماذج التعلم العميق في مجالات مختلفة، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Networks) ومؤخراً نماذج التحويلات البصرية (Vision Transformers) والنماذج الأساسية (Foundation Models).

تتضمن الدراسة أيضًا دمج مستويات الميزات لزيادة القوة لهذه النماذج، مما يعزز القدرة على التحليل في مجال التصوير واسع المجال. أخيرًا، تم تحليل قرارات نماذج التعلم العميق باستخدام تقنية Grad-CAM لزيادة القدرة على تفسير النتائج.

تشير النتائج إلى أداء قوي ومستدام عبر جميع الهياكل المستخدمة، مما يبرز القدرة التنافسية لنماذج التحويلات البصرية والفائدة المرتقبة من دمج مستويات الميزات وتمثيلات المجال الترددي.