【摘 要】
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放射治疗计划基于CT图像计算剂量分布,但临床有时只能获得MR图像。图像合成方法能利用MR图像合成CT图像信息,从而实现基于MR图像的剂量计算和治疗。针对成对MR和CT图像数据匮乏问题,本文利用循环一致生成对抗网络（Cycle-consistent Generative Adversarial Networks,Cycle GAN）可训练不成对数据的特点,优化Cycle GAN合成新模态图像,提高不
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放射治疗计划基于CT图像计算剂量分布,但临床有时只能获得MR图像。图像合成方法能利用MR图像合成CT图像信息,从而实现基于MR图像的剂量计算和治疗。针对成对MR和CT图像数据匮乏问题,本文利用循环一致生成对抗网络（Cycle-consistent Generative Adversarial Networks,Cycle GAN）可训练不成对数据的特点,优化Cycle GAN合成新模态图像,提高不成对图像合成伪CT图像的精度。首先,针对随着网络加深,梯度信息消失越发明显的问题,对原始的循环生成对抗网络进行优化,提出将密集连接网络融合到Cycle GAN的生成器网络模型中,结合密集连接网络的特征复用和优化信息流传播的优点,合成更清晰的CT图像。在18个病人的数据集上进行实验,其结果表明,该方法与原始Cycle GAN相比,平均绝对误差降低了3.91%,结构相似性提高了1.1%,峰值信噪比提高了4.4%;与深度卷积神经网络模型、基于图谱方法比较,MAE相对误差分别降低了0.065%和0.55%。接着,为了进一步提高图像合成精度,提出融合密集连接网络和U-Net作为生成器网络的方法,并优化损失函数,利用KL散度的不对称性,将其加入到对抗损失函数中,获得更清晰的CT图像。实验结果表明,该方法与原始的Cycle GAN相比,平均绝对误差降低了5.12%,结构相似性提高了0.7%,峰值信噪比提高了1.29%;与DCNN模型、基于图谱方法、pix2pix方法、Dual GAN和Disco GAN方法相比,MAE相对误差分别降低了1.90%,2.38%,0.29%,2.16%和1.91%。本文基于循环一致生成对抗网络,利用不成对图像数据,提出MR图像合成CT图像的新方法,提升了合成CT图像的精度。所提方法能更好地满足基于MR图像进行放射治疗的需求。
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