目的:生成对抗网络（GANs）是机器学习领域近年来具有跨时代意义的关键性进展,它大大拓展了人工神经网络的应用范围,使人工智能具备创造能力。在整形外科中,鼻整形手术因外鼻形态抽象、复杂、鼻整形手术难度高等原因在所有面部美容手术中不满意率是最高的,提高患者术后满意度的关键因素是医患间的术前沟通和对于鼻形态的术前模拟。在本研究中,希望结合GANs的创造性,将这一算法应用于鼻整形手术术前模拟鼻形态生成中。方法:1.通过收集湘雅二医院整形外科同一医生完成的300余例鼻整形手术患者术前和术后的正面、右侧位45°和右侧位90°整形外科标准位照片作为训练数据集。同时,因为该深度学习训练集的目的是为了给鼻整形患者预测模拟出型态佳、符合现代审美的外鼻型态,所以对于所有入选的患者进行了相应的筛选和评分。2.经过预测试后,对所有患者的术前术后照片进行预处理,去除冗余信息和多余噪音,将所有患者术前和术后图片分别作为输入和输出在已搭建好的网络构架中进行反复迭代训练。3.为了验证本文图像生成算法的合理性和有效性,分别采用主观评价方法和客观评价方法,其中客观评价方法采用峰值信噪比测度（PSNR）和结构相似度（SSIM）两种方法。4.为了验证本算法术前模拟的临床可用性,进一步与临床中目前使用较多的INOVA三维-EX达芬奇整形精灵所完成的术前三维模拟进行对比。结果:1.最终共收集到323位于中南大学湘雅二医院整形美容（烧伤）外科由同一位医生完成鼻整形手术的女性患者,年龄为18-50岁之间。其中由5名以上整形外科医生评定为8分者234名,9分者19名,10分者2名。共计纳入本深度学习网络训练集共计255例患者。2.本文针对基于监督的图形生成算法中生成效果差以及生成图像与目标图像差异大等问题,在pix2pix的基础上设计了一种改进算法。该算法的创新之处在于联合整体匹配鉴别网络与整体真假鉴别网络完成图形生成,不仅改善了其他鉴于监督的图像生成算法的缺陷,还提高了图像生成的准确率。最终成功对部分案例进行鼻部术前形态模拟,其生成形态与患者原本术后形态相似度高。3.最终的图像采用主观评价和客观评价的方法,实验结果显示,本文图像算法的PSNR值和SSIM值有较高的水平。但基于目前没有其他的鼻形态生成算法,无法与其他算法结果进行对比。对于主观评价而言:所生成外鼻的形态与患者真实鼻整形术后形态基本一致,用肉眼直接观察图像可明显感觉患者外鼻形态较前有所提高,且鼻部形态基本完整、清晰,包括皮肤颜色、纹理基本自然可信。4.在与INOVA三维-EX达芬奇整形精灵所完成的术前三维模拟进行对比中,可见本研究算法生成的鼻整形术前模拟与达芬奇整形精灵仪器基于主刀医生和患者共同调控的结果相似度高,证明该算法的术前模拟有很大的临床使用潜力,在伦理审核通过后可用于临床实际操作。结论:本课题研究实现了使用基于深度学习的生成对抗网络算法实现对于外鼻形态生物信息的生成;以鼻整形术前模拟为例探索了算法的实现,并尝试了将结论与临床应用的三维术前模拟设备进行对比。随着生物材料、组织工程的发展,本研究所取得的成果可以有更大作用。同时可以将本研究延伸扩展至整形外科的其他项目,如耳再造、面部重建等,取得更大价值。图33幅,表4个,参考文献69篇