論文の概要: Patch Progression Masked Autoencoder with Fusion CNN Network for Classifying Evolution Between Two Pairs of 2D OCT Slices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20064v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 17:18:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.719372
• Title: Patch Progression Masked Autoencoder with Fusion CNN Network for Classifying Evolution Between Two Pairs of 2D OCT Slices
• Title（参考訳）: 2次元OCTスライス間の進化を分類するための核融合CNNネットワークを用いたパッチプロジェクションマスクオートエンコーダ
• Authors: Philippe Zhang, Weili Jiang, Yihao Li, Jing Zhang, Sarah Matta, Yubo Tan, Hui Lin, Haoshen Wang, Jiangtian Pan, Hui Xu, Laurent Borderie, Alexandre Le Guilcher, Béatrice Cochener, Chubin Ou, Gwenolé Quellec, Mathieu Lamard,
• Abstract要約: 加齢関連黄斑変性症(AMD)は視力に影響を及ぼす眼疾患である。 これは、光学コヒーレンス・トモグラフィー(MARIO)におけるモニタリング年代関連黄斑変性の進展の焦点であった。 我々は,次の試験用OCTを生成するパッチメイクオートエンコーダを提案し,その上で,現在のOCTと我々のソリューションを用いたOCTの進化を分類した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.77732581061466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Age-related Macular Degeneration (AMD) is a prevalent eye condition affecting visual acuity. Anti-vascular endothelial growth factor (anti-VEGF) treatments have been effective in slowing the progression of neovascular AMD, with better outcomes achieved through timely diagnosis and consistent monitoring. Tracking the progression of neovascular activity in OCT scans of patients with exudative AMD allows for the development of more personalized and effective treatment plans. This was the focus of the Monitoring Age-related Macular Degeneration Progression in Optical Coherence Tomography (MARIO) challenge, in which we participated. In Task 1, which involved classifying the evolution between two pairs of 2D slices from consecutive OCT acquisitions, we employed a fusion CNN network with model ensembling to further enhance the model's performance. For Task 2, which focused on predicting progression over the next three months based on current exam data, we proposed the Patch Progression Masked Autoencoder that generates an OCT for the next exam and then classifies the evolution between the current OCT and the one generated using our solution from Task 1. The results we achieved allowed us to place in the Top 10 for both tasks. Some team members are part of the same organization as the challenge organizers; therefore, we are not eligible to compete for the prize.
• Abstract（参考訳）: 加齢関連黄斑変性症(AMD)は視力に影響を及ぼす眼疾患である。 抗VEGF(anti-vascular endothelial growth factor)治療は、新生血管AMDの進行を遅くする効果があり、タイムリーな診断と一貫したモニタリングによってより良い結果が得られた。 解離性AMD患者のOCTスキャンにおける新生血管活動の進行の追跡は、よりパーソナライズされ効果的な治療計画の開発を可能にする。 光コヒーレンス・トモグラフィー(MARIO)におけるモニタリング年代関連黄斑変性の進展に注目した。 連続OCT取得から2組の2Dスライス間の進化を分類するタスク1では,モデルアンサンブルを用いた融合CNNネットワークを用いて,モデルの性能をさらに向上した。 現在の試験データに基づく今後3ヶ月の進捗予測に着目したタスク2では,次の試験用OCTを生成するパッチプログレクション・マスケッド・オートエンコーダを提案し,タスク1のソリューションを用いて,現行のOCTと生成したCTの進化を分類した。 その結果、両方のタスクでトップ10に入ることができました。 一部のチームメンバは、チャレンジオーガナイザと同じ組織に属しています。

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