通过多尺度语义匹配将仿真图像翻译为X射线图像

血管内介入训练日益在虚拟模拟器中开展。然而，将经验从血管内模拟器迁移至真实世界仍是一个开放问题。关键挑战在于虚拟环境通常模拟不够真实，尤其是仿真图像。本文提出一种新方法，将血管内模拟器的仿真图像翻译为X射线图像。以往的图像到图像翻译方法常关注视觉效果而忽略结构信息，而后者对医学图像至关重要。为弥补此不足，我们提出一种利用多尺度语义匹配的新方法。我们应用自域语义匹配以确保输入图像与生成图像具有相同的位置语义关系。我们进一步应用跨域匹配以消除不同风格的影响。大量实验表明，我们的方法生成逼真的X射线图像，并以较大优势优于其他最先进方法。我们还采集了一个大规模新数据集作为该任务的新基准。我们的源代码与数据集将公开提供。