利用扩散模型生成结构逼真的视网膜眼底图像

我们介绍了一种利用扩散模型生成具有解剖学准确血管结构的视网膜眼底图像的新技术。我们生成动脉/静脉掩码以创建血管结构，并以此作为条件生成视网膜眼底图像。所提方法能够生成具有更逼真血管结构的高质量图像，并基于扩散模型的优势创建多样化图像。我们给出了定量评估，证明了我们的方法在血管分割和动脉/静脉分类的数据增强上的性能提升。我们还给出了临床专家的图灵测试结果，表明我们生成的图像难以与真实图像区分。我们相信我们的方法可用于构建与患者隐私无关的独立数据集。