提案された自動校正手法は、手術中の動的な照明条件に対して高い精度を持つことが示されていますが、いくつかの限界も存在します。まず、手法は特定の照明条件に基づいて訓練されているため、未知の照明条件や極端な環境変化に対しては性能が低下する可能性があります。さらに、手法はポルシンデータに基づいて訓練されているため、他の動物種や異なる手術環境においては一般化能力が制限されることがあります。また、リアルタイムでの処理速度や計算リソースの制約も、手術中の迅速な適用に影響を与える要因となります。これらの限界を克服するためには、より多様なデータセットでの訓練や、リアルタイム処理の最適化が求められます。