PREDICTING DISEASE PROGRESSION FROM TISSUE IMAGES AND TISSUE SEGMENTATION MAPS

Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on a computer storage medium, for generating a final progression score characterizing a likelihood that a state of a medical condition affecting eye tissue will progress to a target state in a future interval of time. In one aspect, a method comprises: obtaining: (i) an input image of eye tissue captured using an imaging modality, and (ii) a segmentation map of the eye tissue in the input image into a plurality of tissue types; providing the input image to each of one or more first classification neural networks to obtain a respective first progression score from each first classification neural network; providing the segmentation map to each of one or more second classification neural networks to obtain a respective second progression score from each second classification neural network; and generating the final progression score based on the first and second progression scores. L'invention concerne des procédés, systèmes, et un appareil, y compris des programmes informatiques codés sur un support de stockage informatique, pour générer un score de progression final caractérisant une probabilité qu'un état d'un état médical affectant le tissu oculaire progresse vers un état cible dans un intervalle de temps futur. Selon un aspect, le procédé comprend : l'obtention : (i) d'une image d'entrée de tissu oculaire capturée à l'aide d'une modalité d'imagerie, et (ii) d'une carte de segmentation du tissu oculaire dans l'image d'entrée en une pluralité de types de tissu; la fourniture de l'image d'entrée à chacun d'un ou de plusieurs premiers réseaux neuronaux de classification pour obtenir un premier score de progression respectif à partir de chaque premier réseau neuronal de classification; la fourniture de la carte de segmentation à chacun d'un ou de plusieurs seconds réseaux neuronaux de classification pour obtenir un second score de progression respectif à partir de chaque second réseau neuronal de classification; et la génération du score de progression final sur la base des premier et second scores de progression.