EyeMVP

EyeMVP模型通过配对的CFP-OCT预训练增强视网膜分析

研究人员开发了EyeMVP，这是一种用于视网膜图像分析的新型基础模型，它整合了彩色眼底摄影（CFP）和光学相干断层扫描（OCT）的数据。EyeMVP在来自超过112,000名患者的配对CFP-OCT图像的大型数据集上进行了预训练，学会了利用OCT衍生的结构信息来增强CFP表示。这使得在推理过程中仅使用CFP图像即可进行更准确的诊断，在检测黄斑水肿和近视性黄斑劈裂等任务上的表现优于现有模型和人类眼科医生（在探索性研究中）。