【摘 要】
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在众多医学疑难杂症中,脑肿瘤的医治面临着严峻的挑战。为了提高脑肿瘤的诊断效率,近年来,基于深度学习方法的MR脑肿瘤分割技术发展迅速,并取得了显著的分割效果,其核心在于建立图像与分割标签之间的映射关系。不同于深度模型的分割方法,在实际脑肿瘤诊断中,医生往往通过对比健康脑图像的形态结构来精准分割脑肿瘤区域。受此启发,本文旨在生成与脑肿瘤图像对应的高质量伪健康脑图像。由于现实医学场景中不存在与脑肿瘤图像
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在众多医学疑难杂症中,脑肿瘤的医治面临着严峻的挑战。为了提高脑肿瘤的诊断效率,近年来,基于深度学习方法的MR脑肿瘤分割技术发展迅速,并取得了显著的分割效果,其核心在于建立图像与分割标签之间的映射关系。不同于深度模型的分割方法,在实际脑肿瘤诊断中,医生往往通过对比健康脑图像的形态结构来精准分割脑肿瘤区域。受此启发,本文旨在生成与脑肿瘤图像对应的高质量伪健康脑图像。由于现实医学场景中不存在与脑肿瘤图像对应的健康脑图像,故本文采用在无监督生成领域效果优异的生成对抗网络来进行生成任务。在基于生成对抗网络的MR伪健康脑图像生成任务上,主要存在三个难点:第一,实际医学场景中不存在与脑肿瘤图像一一对应的健康脑图像,故无法进行有监督学习;第二,由于生成对抗网络的高度变化性,容易导致生成的样本不受控;第三,不存在生成图像对应的全参考图像,故难以评价生成图像的质量。本文针对以上三个难点,提出了基于生成对抗网络的伪健康MR脑图像生成模型ANT-GAN及其生成质量评价方法。针对第一个难点,本文引入了循环生成对抗训练方式,该方式能够在无成对样本的条件下取得良好的生成效果;针对第二个难点,本文提出了全局跳连结构和健康区域一致性目标损失函数,从而约束生成器在进行图像转换时,尽可能只改变肿瘤区域,非肿瘤区域即健康区域保持不变;针对第三个问题,本文提出了多种方法来间接或直接评价生成样本的质量,包括生成图像可视化、t-SNE特征分布、健康区域PSNR指标和分割/分类性能。本文所提算法在MR脑肿瘤数据集Brats18上进行实验,定性和定量结果表明ANT-GAN在MR伪健康脑图像生成任务上效果显著,生成的MR伪健康脑图像能够提升基于深度学习的脑肿瘤分割和分类任务的性能。并且,本文在CT肝脏病灶数据集LiTS上进行生成实验,实验结果表明ANT-GAN在CT肝脏伪健康图像上的生成效果显著,说明了 ANT-GAN对于不同的伪健康图像生成任务具有一定的普适性。
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