MIRAGE：用于全面视网膜OCT图像分析的多模态基础模型与基准

人工智能（AI）已成为协助临床医生分析眼科图像（如光学相干断层扫描（OCT））的基本工具。然而，开发AI模型通常需要大量的标注，并且现有模型在独立的、未见过的数据上表现不佳。基础模型（FM），即在大量无标签数据集上训练的大型AI模型，已在克服这些挑战方面展现出潜力。尽管如此，现有的眼科基础模型缺乏广泛的验证，尤其是在分割任务方面，且只专注于单一成像模式。在此背景下，我们提出了MIRAGE，一种用于分析OCT和扫描激光眼底镜（SLO）图像的新型多模态基础模型。此外，我们还提出了一个新的评估基准，包含OCT/SLO分类和分割任务。与通用和专用基础模型以及分割方法的比较表明，MIRAGE在这两类任务中均表现出色，突显了其作为开发用于视网膜OCT图像分析的稳健AI系统基础的适用性。MIRAGE和评估基准均已公开：https://github.com/j-morano/MIRAGE。