Pix2Pixを用いたRG眼底画像からのAIベースRGB画像生成：定量的および観察者ベース評価による検証

科学分野:

• 眼科画像診断; 医療における人工知能; 画像処理

背景:

• 赤緑（RG）眼底画像は、古いシステムでキャプチャされることが多いです。RGを赤緑青（RGB）画像に変換することで、診断の有用性を高めることができます。敵対的生成ネットワーク（GAN）は、画像合成において有望です。

主な方法:

• RG画像は、Optosシステムで青色レーザーを無効にすることによってRGB画像から抽出されました。Pix2Pixベースの条件付きGANをRGからRGB画像への変換のために訓練しました。定量的指標（SSIM、PSNR、LPIPS、MAE、RMSE）と39人の眼科医による定性的評価を使用しました。

結論:

• Pix2PixベースのGANは、RG画像から知覚的および構造的に一貫したRGB画像を生成できます。AIモデルは、効果的な画像変換のために病変特異的な注意メカニズムを必要としません。この技術により、レガシーRG眼底画像の再解釈が可能になり、将来のAI診断アプリケーションがサポートされます。