MIRAGE

多模态视网膜OCT分析，一个模型搞定多种诊断任务

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 8 🐛 待处理 2 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 58
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型，遵循CC-BY-4.0许可证，可自由使用，无收费计划。

项目预览

MIRAGE 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队j-morano
GitHubhttps://github.com/j-morano/MIRAGE
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型，遵循CC-BY-4.0许可证，可自由使用，无收费计划。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型diagnosis,foundation-models,multimodal,oct,ophthalmology,optical-coherence-tomography,pytorch,segmentation,self-supervised-learning
GitHub 星标★ 58
上线时间2024-11-20 00:00:00
代码更新2026-10-30
仓库体积502 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

MIRAGE 是一个多模态基础模型与基准测试集，专为视网膜光学相干断层扫描（OCT）图像的全面分析而设计，相关论文发表于 npj Digital Medicine (2025)。该项目旨在解决眼科影像分析中模型泛化能力不足、任务单一、缺乏统一基准等问题。其核心能力包括：基于多模态数据（图像与文本）的预训练模型，可执行多种视网膜疾病诊断任务，如疾病分类、病变分割、转诊建议等；同时提供一个标准化的基准测试框架，涵盖多个公开数据集和评估指标，便于研究者公平比较不同算法。项目代码以 Python 编写，提供了模型训练、推理和评估的完整流程，支持研究者复现论文结果并在此基础上进行扩展。作为早期项目，MIRAGE 有望推动眼科 AI 从单一任务向多模态、多任务综合诊断发展。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 58

核心亮点

  • 多模态融合：结合图像与临床文本，提升诊断准确性和鲁棒性
  • 覆盖任务广：支持疾病分类、病变分割、转诊建议等多种临床需求
  • 自带基准：提供标准化评估框架，便于横向对比和复现

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 模型体积可能较大，部署成本待评估

适用场景

  • 眼科临床辅助诊断：快速筛查视网膜疾病
  • 医学影像AI研究：多模态模型开发与基准测试
  • 医疗资源匮乏地区：提供低成本初步诊断工具

替代项目

EyeLearn、OCT-500、Retinal Foundation Model

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