Los métodos convencionales de clasificación de enfermedades retinianas OCT se basan principalmente en el aprendizaje totalmente supervisado, lo que requiere un gran número de imágenes etiquetadas. Sin embargo, a veces el número de imágenes etiquetadas en un dominio privado es pequeño pero existe un gran conjunto de datos abierto y anotado en el dominio público. En respuesta a este escenario, en este estudio se propuso un nuevo método de aprendizaje por transferencia basado en la adaptación de subdominios (TLSDA), que implica una primera adaptación de subdominio y luego un ajuste fino.