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    초록·키워드

    본 연구는 여러 병원에서 수집된 5개의 안저 이미지 데이터셋(NMC, APTOS, ODIR, IDRiD, MESSIDOR)을 활용하여, 데이터 보호 및 도메인 간 분포 불일치(non-IID) 환경에서도 효과적으로 학습 가능한 당뇨병성 망막병증(Diabetic Retinopathy) 분류 모델 및 자가지도 연합학습 프레임워크를 제안한다. 안저 이미지는 촬영 장비, 해상도, 색상 분포, 라벨링 구조 등의 차이로 인해 기관 간 도메인 편차가 크며, 이는 연합학습에서 일반화 성능 저하의 주요 원인으로 작용한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구는 Masked Autoencoder(MAE)의 입력 임베딩 단계에 Convolutional Patch Embedding 구조를 도입하여, 도메인 ... 전체 초록 보기

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      UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093747533