본 논문은 망막 광간섭 단층촬영(OCT) 이미지를 이용하여 알츠하이머병(AD)을 조기에 진단하는 딥러닝 기반 모델을 제안합니다. ImageJ를 이용한 전처리 후, 다양한 딥러닝 모델(TransNetOCT, Swin Transformer 등)을 적용하여 AD 환자와 건강한 대조군(CO)의 망막 OCT 이미지를 분류하였습니다. 그 결과, TransNetOCT 모델이 5회 교차 검증에서 원본 OCT 이미지에 대해 98.18%, 분할된 OCT 이미지에 대해 98.91%의 평균 정확도를 달성하여 가장 높은 성능을 보였습니다. Swin Transformer 모델 또한 93.54%의 정확도를 기록했습니다. 이는 향상된 진단 과정을 위한 잠재력을 보여줍니다.
