【摘 要】
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放射治疗是治愈癌症的强力手段,而医生准确诊断则依赖于多种模态医学图像（如MR、CT图像等）所提供的综合信息。CT图像为制定放射剂量所必需,但其拍摄时具有辐射性,且某些情况下CT图像诊断价值并不高,另外不同医学图像间的严格配准也较为复杂和费时。因此准确高效地从MRI图像直接转换为CT图像能够为患者减轻经济、健康负担,为医生节省时间精力,具有较大的意义。目前,相对于传统方法精度和速度不足的问题,现有方
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放射治疗是治愈癌症的强力手段,而医生准确诊断则依赖于多种模态医学图像（如MR、CT图像等）所提供的综合信息。CT图像为制定放射剂量所必需,但其拍摄时具有辐射性,且某些情况下CT图像诊断价值并不高,另外不同医学图像间的严格配准也较为复杂和费时。因此准确高效地从MRI图像直接转换为CT图像能够为患者减轻经济、健康负担,为医生节省时间精力,具有较大的意义。目前,相对于传统方法精度和速度不足的问题,现有方法大多基于深度学习方法实现MRI-CT图像转换。监督方法使用回归损失和对抗训练,能够生成较高质量的图像,但由于其对配准医学数据的依赖性,近年来基于无监督的方法逐渐增多。在无监督条件下,许多相关工作在现有网络框架的基础上,针对医学图像转换的问题提出一系列改进策略。但现有方法存在生成图像质量不够精细,且存在无效对抗训练的情况,因此本文针对以上问题,提出主要贡献点为:（1）多尺度判别器结构,使判别器能够提供从像素级到图像级的不同尺度判别输出,具有多尺度的感受野,并通过梯度回传给生成器训练,使得其能够生成具有高质量细节的图像。（2）基于相似部位挑选策略的图像上下文损失函数,在训练时选择具有相似医学结构的图像,并使用直方图距离约束真实图像和生成图像的上下文特征,从而有效避免过多的无效训练情况,使得生成器能够更有效地学习各种不同结构的医学图像转换,一定程度提高生成图像质量。本文通过一系列对比试验和消融实验的评价指标,以及可视化结果说明了所提出方法生成图像质量得到较大改善,实现了准确高效从MRI生成CT图像的研究目的。
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