摘要

荧光素眼底血管造影（FA）是一种利用专门的眼底照相机结合激发滤光片和屏障滤光片的技术。FA 还需要通过静脉注射荧光素染料，这可能会引起从恶心、呕吐到致命性过敏反应等一系列不良反应。目前，尚无其他快速且非侵入性的技术能够在不依赖眼底摄影的情况下生成 FA 图像。为了消除对侵入性 FA 采集程序的需求，我们提出了一种基于注意力机制的生成网络，该网络可以从眼底图像合成荧光素眼底血管造影图像。所提出的生成对抗网络（GAN）在生成器中集成了多个基于注意力机制的跳跃连接，并为生成器和判别器设计了新颖的残差块。该网络利用重建损失、特征匹配损失和感知损失，结合对抗训练，生成逼真的血管造影图像，这些图像难以被专家与真实图像区分开来。我们的实验结果证实，所提出的架构在眼底图像到血管造影图像的转换任务上超越了最近的先进生成网络。