Los modelos OCTCube-M integran tomografía de coherencia óptica (OCT) y otras modalidades de imagen para lograr un rendimiento de vanguardia en la predicción de enfermedades retinianas, ofreciendo una sólida generalización entre cohortes, dispositivos y modalidades.
El modelo OCTCube, uni-modal, fue pre-entrenado en 26.605 volúmenes 3D de OCT, que comprenden 1,62 millones de imágenes 2D de OCT, y demostró un alto desempeño en la predicción de ocho enfermedades retinianas.
OCTCube-IR, una versión bi-modal, incorpora 26.685 pares de imágenes de OCT e infrarrojo retinal (IR), permitiendo un análisis preciso y la recuperación cruzada entre estas dos modalidades.
OCTCube-EF, el modelo tri-modal, fue entrenado en más de 4 millones de cortes 2D de OCT y 400.000 imágenes de autofluorescencia de fondo de ojo (EF), destacando en la predicción de la tasa de crecimiento de la atrofia geográfica en datos de seis ensayos clínicos multicéntricos realizados en 23 países.
Estos modelos forman parte del marco OCTCube-M, diseñado para el análisis integrado de volúmenes 3D de OCT e imágenes 2D en cara (EF), utilizando el método COEP de aprendizaje contrastivo multi-modal para combinar OCT con otras modalidades de imagen retinal.