目的:利用生成对抗式网络（generative adversarial networks,GANs）算法,基于治疗前相干光断层扫描（optical coherence tomography,OCT）图像,生成患者治疗后的OCT图像,预测视网膜静脉阻塞（retinal vein occlusion,RVO）患者接受抗血管内皮生长因子（Vascular Endothelial Growth Factor,VEGF）药物治疗的短期治疗效果。方法:本研究回顾性纳入2018年11月1日至2019年11月30日在北京协和医院眼科接受玻璃体内抗VEGF药物注射治疗的RVO合并黄斑水肿的患者,筛选患者治疗前后、两次检查相距4-8周的OCT图像,按照大约3:1的比例随机划分训练集和测试集,依据pix2pixHD算法构建治疗预测模型,并对生成的治疗后OCT图像进行定性、定量评价。为定量衡量生成图像在结构学、功能学上的准确性,对OCT图像进行二次筛选,针对黄斑中心凹位置、视网膜结构、典型病灶进行图像标注,采集患者治疗前后日常生活视力信息,分别构建黄斑中心凹位置检测模型、视网膜分层模型、病灶检测模型、视力预测模型。在验证模型准确性后,利用上述模型对生成的OCT图像进行黄斑中心凹厚度（central retinal thickness,CRT）、视网膜最大厚度、视网膜内囊样积液（intraretinal cystoid fluid,IRC）面积、视网膜下积液（subretinal fluid,SRF）面积、日常生活视力5个定量指标的评价,与眼底病医生在治疗后真实OCT图像上的标注对比。结果:研究共纳入来自95例RVO患眼的1140对治疗前后的OCT图像,并对其中374张OCT图像进标注。针对GANs模型生成图像进行定性分析,88%生成图像符合基本图像逻辑,可以进行进一步的临床解读,且眼底病医生难以正确区分真实图像与生成图像,两名眼底病医生区分的正确率分别0.56和0.44。视网膜中央静脉阻塞（Central Retinal Vein Occlusion,CRVO）患者的 CRT、视网膜最大厚度、SRF 面积、IRC面积、日常生活视力的预测值与医生标注的真实值之间均无显著差异。视网膜分支静脉阻塞（Brach Retinal Vein Occlusion,BRVO）患者的CRT、视网膜最大厚度、SRF面积、日常生活视力的预测值与医生标注的真实值之间均无显著差异。针对CRT、视网膜最大厚度、SRF面积、IRC面积、日常生活视力经过治疗后的变化趋势的预测准确性分别为0.70、0.84、0.92、0.78和0.38。结论:经过定性、结构学、功能学三个维度的具体评价,基于GANs算法的疗效预测模型已经可以生成高质量的治疗后OCT图像,在对RVO患者接受抗VEGF治疗的疗效预测方面具备较大潜力,有望指导治疗方案选择。