【摘 要】
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医学图像配准是医学影像处理中的重要环节,其通过构建不同图像在对应组织结构上的空间一致性,在精准医疗等临床应用中有着重要地位。由于传统配准方法已无法适应日趋复杂的图像数据以及更高效的诊疗速度要求,基于深度学习的医学图像配准方法应运而生。但这类方法预测的变形场往往具有折叠、体素漂移、非光滑等问题,且可训练参数随着网络复杂度呈指数增长。鉴于偏微分方程(Partial Differential Equat
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医学图像配准是医学影像处理中的重要环节,其通过构建不同图像在对应组织结构上的空间一致性,在精准医疗等临床应用中有着重要地位。由于传统配准方法已无法适应日趋复杂的图像数据以及更高效的诊疗速度要求,基于深度学习的医学图像配准方法应运而生。但这类方法预测的变形场往往具有折叠、体素漂移、非光滑等问题,且可训练参数随着网络复杂度呈指数增长。鉴于偏微分方程(Partial Differential Equation,PDE)对复杂系统良好的刻画能力及其相对于传统深度网络来说参数更少的优势,我们将其引入医学图像配准任务中,采用PDE来刻画变形场。但目前基于数据驱动的PDE学习方法依赖于时间序列数据,且对一个时序数据中时刻的数量要求较高,在图像配准等图像处理领域中实用性不高。鉴于此,本文首先解决少样本条件下的PDE学习问题,其次尝试将其应用于图像配准任务,主要工作如下:(1)针对少样本条件下PDE学习问题,设计了基于对抗学习的偏微分方程学习网络(Partial Differential Equation Generative Adversarial Network,PDEGAN)。该方法基于对抗学习进行网络的构建与损失的设计,最大程度地利用了观测数据的时空信息,能够仅在两个时刻数据量即少样本条件下有效学得两个样本分布之间的隐藏关联;并引入符号网络作为生成器,增强本方法对于复杂非线性PDE的表征能力,且能够显式地从中提取出响应函数的形式及其具体系数。实验证明本方法在少样本条件下,不仅能够灵活且高精度地学得目标PDE,且有效降低了网络复杂度,提升了训练效率。(2)针对目前基于深度学习的无监督医学图像配准方法网络复杂度过高且变形场缺乏有效约束的问题,将PDEGAN应用于医学图像配准领域。同时,受微分同胚正则化方法启发,提出了一种偏微分循环对抗生成网络(Partial differential Cycle Generative Adversarial Network,PCGAN),构建了以结果为标准的逆一致性配准网络。通过采用两个生成器与判别器的网络结构以及逆一致性损失函数设计,实现了图像之间的双向变换,更好地保持图像变形前后的拓扑结构,减少生成图像中空洞或堆叠的情况。综上,本文首先基于PDE学习网络基础,提出了PDEGAN,解决了该类方法对数据集以及训练方法依赖严重的问题,并获得了高精度结果;其次,基于PDEGAN提出了PCGAN,该方法降低深度网络复杂度同时提高了医学图像配准的准确率,对不同数据具备良好的泛化性能。本文为PDE学习网络的具体应用提供了新的思路,提高了该类方法的实用价值。
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