بالنسبة لطريقة التكيف الميداني المعتمدة على التعلم العميق لتشخيص اعتلال الشبكية السكري، يتكون نموذج التعلم بالنقل بالانتباه الميداني الانتشاري المقترح في هذا البحث من وحدتين رئيسيتين. أولاً، وحدة توليد صور اعتلال الشبكية السكري الاحتمالية الانتشارية لإزالة الضوضاء، التي تعمل على إنشاء عينات هدف غنية ومتنوعة، مما يدفع النموذج إلى تعلم ميزات المجال الهدف بشكل أكثر شمولاً. ثانياً، تم تصميم وحدة تكامل الانتباه متعددة المجالات غير المصدرية، التي تحقق تكامل انتباه ذو وزن مخصص لعدة نماذج تدريب مسبق من مجالات المصدر دون الحاجة إلى الوصول إلى بيانات المجالات المصدرية، مما يحقق توازناً جيداً بين الميزات الخاصة بالحالة والميزات المتسقة بين المجالات. أظهرت النتائج التجريبية أن النموذج حقق دقة تبلغ 90.66%، ودرجة دقة 87.47%، وحساسية 85.41%، وخصوصية 91.63%، ودرجة F1 بنسبة 86.42% في مهمة تشخيص اعتلال الشبكية السكري القابل للتحويل. كما حقق النموذج في مهمة التمييز بين الشبكية الطبيعية والمريضة دقة 96.75%، ودرجة دقة 99.23%، وحساسية 90.47%، وخصوصية 99.27%، ودرجة F1 بنسبة 94.65%. يمكن أن يُجري نموذج هذا البحث تشخيص اعتلال الشبكية بشكل فعال دون الوصول إلى بيانات مجالات المصدر ودون تسميات لعينات المجال الهدف.

اعتلال الشبكية السكري; التعلم العميق; التكيف متعدد المجالات بدون مصدر; التعلم بالنقل بالانتباه الميداني الانتشاري