Attention2AngioGAN：利用生成对抗网络从视网膜眼底图像合成荧光血管造影
图像与视频处理
2022-05-02 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
荧光血管造影（FA）是一种采用专用眼底照相相机并结合激发与屏障滤光片的技术。FA 还需静脉注射荧光素染料，可能引发从恶心、呕吐到甚至致命过敏性休克的不良反应。目前不存在其他无需结合眼底照相即可生成 FA 的快速非侵入性技术。为消除对侵入性 FA 提取流程的需求，我们引入一种基于注意力的生成网络，可从眼底图像合成荧光血管造影。所提出的 GAN 在生成器中融入多重基于注意力的跳跃连接，并为生成器与判别器设计了新颖残差块。其利用重建、特征匹配与感知损失并结合对抗训练，生成难以被专家与真实影像区分的逼真血管造影图。我们的实验证实，所提架构在眼底到血管造影翻译任务上超越了近期最先进的生成网络。
引用
@article{arxiv.2007.09191,
title = {Attention2AngioGAN: Synthesizing Fluorescein Angiography from Retinal Fundus Images using Generative Adversarial Networks},
author = {Sharif Amit Kamran and Khondker Fariha Hossain and Alireza Tavakkoli and Stewart Lee Zuckerbrod},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.09191},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 4 figures, 2 tables