本研究で提案されたフォワードモデルは、眼底写真の特有の劣化要因を考慮して設計されていますが、その基本的な構造は他の医療画像の劣化モデルにも適用可能です。以下の理由から、他の医療画像に対しても有用であると考えられます。
一般的な劣化要因のモデル化: フォワードモデルは、光の透過、ぼやけ、アーチファクトなど、一般的な画像劣化要因を考慮しています。これらの要因は、眼底写真だけでなく、CTやMRIなどの他の医療画像にも共通して存在します。
シミュレーションの柔軟性: 提案されたモデルは、異なる種類の劣化をシミュレートするために調整可能であり、他の医療画像の特性に応じてカスタマイズすることができます。これにより、特定の医療画像における劣化の特性を反映したモデルを構築することが可能です。
データ駆動型アプローチ: FD3は、データ駆動型のアプローチを採用しており、他の医療画像データセットに対しても適用することで、劣化モデルを学習し、改善することができます。これにより、さまざまな医療画像に対する適応性が高まります。