UWF-FAの生成精度をさらに向上させるためには、以下の技術的アプローチが考えられます:
データセットの拡充: 珍しい病変を含むより多くのインスタンスを含むデータセットを構築し、モデルの学習をより包括的に行うことが重要です。
異常検出アルゴリズムの統合: 病変の自動検出アルゴリズムを導入し、生成された画像における病変の検出精度を向上させることが有効です。
異常領域の重点的な学習: モデルに異常領域に焦点を当てた学習を促すための損失関数や重み付けを導入することで、生成される画像の異常領域の再現性を向上させることができます。