生成对抗网络合成逼真的视网膜光学相干断层扫描图像
计算机视觉与模式识别
2019-02-19 v1 机器学习
摘要
据我们所知，我们报道了生成对抗网络（GANs）在合成视网膜光学相干断层扫描（OCT）图像方面的首个端到端应用。生成模型因其能够合成日益逼真的图像而近期受到关注，前提是给定某一数据类型的采样。在本文中，我们将 GANs 应用于视网膜 OCT 的采样分布。我们观察到合成了描绘可识别病变的逼真 OCT 图像，如黄斑裂孔、脉络膜新生血管膜、近视性变性、囊性黄斑水肿和中心性浆液性视网膜病变等。这代表了此类的首个报道。该新技术的潜在应用包括手术模拟、治疗规划、疾病预后预测，以及加速治疗视网膜疾病的新药和手术方法的开发。
引用
@article{arxiv.1902.06676,
title = {Generative Adversarial Networks Synthesize Realistic OCT Images of the Retina},
author = {Stephen G. Odaibo and M. D. and M. S. and M. S.},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.06676},
year = {2019}
}