当编辑改变患者时：测量反事实视网膜图像中的身份保存

反事实医学图像生成旨在修改现有图像以反映假设场景，其中成像对象的某些特征发生改变，同时保持其身份固定。大多数现有作品重新利用了既定的图像编辑方法，这些方法不直接监督身份保存。相反，他们假设通过将生成锚定到源图像来隐式保留身份。这种假设很少经过测试，并且在生物识别线索微妙的领域（例如视网膜光学相干断层扫描（OCT））可能会失败。在这项工作中，我们使用裁判分类器、嵌入对齐分数和盲人研究来明确测量三组文本条件编辑方法（源锚定、结构化提示和配对训练）的身份保留。我们发现所有方法都能产生高质量的 OCT 图像，并具有相当的编辑成功率，但它们的身份保留却存在显着差异。源锚定编辑经常改变所描绘的主题，而配对训练则可以最好地保留它。我们认为，未来关于医学反事实生成的工作必须明确衡量和报告身份保留以及图像真实性和编辑成功。