【摘 要】
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临床诊断中,动态增强核磁共振成像（MRI）已经被广泛应用于乳腺癌的诊断。在进行成像时,患者需要注射对比增强药剂,如钆造影剂等。但有些病人对造影剂过敏,无法注射造影剂进行成像。同时,钆造影剂造价昂贵,极大地增加了患者的治疗费用。并且,钆粉可能会残留在患者体内,从而造成肾源性纤维化。因此,如何高效、低价、安全地对患者进行乳腺癌检查成为目前亟待解决的问题。深度学习在图像处理领域取得了令人瞩目的成就,使用
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临床诊断中,动态增强核磁共振成像（MRI）已经被广泛应用于乳腺癌的诊断。在进行成像时,患者需要注射对比增强药剂,如钆造影剂等。但有些病人对造影剂过敏,无法注射造影剂进行成像。同时,钆造影剂造价昂贵,极大地增加了患者的治疗费用。并且,钆粉可能会残留在患者体内,从而造成肾源性纤维化。因此,如何高效、低价、安全地对患者进行乳腺癌检查成为目前亟待解决的问题。深度学习在图像处理领域取得了令人瞩目的成就,使用深度学习方法合成虚拟动态增强MRI图像来代替注射造影剂后的动态增强MRI图像已经成为国内外研究者关注的热点。本文提出了一种基于生成对抗网络的乳腺动态增强图像预测模型。首先,本文使用融合外部注意力机制与残差U-Net结构作为生成对抗网络的生成器。该网络由一条上采样路径与一条对称的下采样路径组成,每条路径中都多次融合了残差模块和外部注意力机制,并且使用了跳跃连接将下采样路径中的特征图传递给上采样路径,提高网络合成图像的性能。其次,使用Res Net作为生成对抗网络的判别器,以提高判别器的性能。为了提高生成图像的质量,本文还使用MSE、图像梯度差函数与二分类交叉熵共同调整生成器的参数。本文对30名患者的乳腺癌图像进行数据扩展,并进行实验,与其他方法进行比较,本文提出的方法取得了十分优异的结果。实验结果表明,该方法能够安全、高效及低价地实现高质量的乳腺动态增强MRI图像合成,具有临床应用前景。
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