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Fundus2Angio : Une architecture de GAN conditionnelle pour la génération d'images d'angiographie à la fluorescéine à partir de photographies du fond d'œil rétinien

Sharif Amit Kamran Khondker Fariha Hossain Alireza Tavakkoli Stewart Zuckerbrod Salah A. Baker Kenton M. Sanders

Résumé

La réalisation d'un diagnostic clinique de la dégénérescence vasculaire rétinienne à l'aide de l'angiographie à la fluorescéine (FA) est un processus long et peut entraîner des effets secondaires importants pour le patient. L'angiographie nécessite l'injection d'un colorant qui peut provoquer des effets secondaires graves et même être fatale. Actuellement, il n'existe aucun système non invasif capable de générer des images d'angiographie à la fluorescéine. Cependant, la photographie du fond d'œil rétinien est une technique d'imagerie non invasive qui peut être réalisée en quelques secondes. Afin d'éliminer la nécessité de recourir à l'FA, nous proposons un réseau génératif antagoniste conditionnel (GAN) pour traduire les images du fond d'œil en images FA. Le GAN proposé comprend un nouveau bloc résiduel capable de générer des images FA de haute qualité. Ces images constituent des outils importants pour le diagnostic différentiel des maladies rétiniennes sans avoir recours à une procédure invasive susceptible d'avoir des effets secondaires possibles. Nos expériences montrent que l'architecture proposée surpasse les autres réseaux génératifs de pointe. De plus, notre modèle proposé obtient de meilleurs résultats qualitatifs indiscernables des angiogrammes réels.


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