OCT图像生成对抗网络

预测抗VEGF短期疗效

基于pix2pixHD架构，从治疗前OCT生成高质量治疗后图像，并量化预测黄斑水肿消退，为临床决策提供参考。

Yang, Jingyuan · Zhao, Xinyu · 于伟泓 · 李锡荣 · 陈有信

Frontiers in Cell and Developmental Biology 2025

参数信息

合成图像合格率

88 %

专家真假判别准确率1

0.56

专家真假判别准确率2

0.44

CRT疗效预测准确率

0.70

最大视网膜厚度疗效预测准确率

0.70

IRC面积疗效预测准确率

0.92

SRF面积疗效预测准确率

0.78

技术优势

预测疗效

基于治疗前OCT即可生成治疗后图像并量化预测CRT、IRC面积等指标，准确率最高达0.92，有助于提前判断抗VEGF注射的短期疗效。

高质量生成

88%的生成图像被认为合格，且两位视网膜专家真假判别准确率仅0.56和0.44，说明图像具有较高真实感。

应用场景

• AI辅助影像诊断：提前提供治疗后OCT预测，辅助医生判断抗VEGF疗效并优化治疗方案。
• 医学图像生成：生成逼真的治疗后OCT图像，可作为训练数据扩充或疗效预测的替代。
• 视网膜疾病管理：量化视网膜水肿消退情况（CRT、IRC等），支持RVO患者的随访和决策。