Abstrakt. Beräknad tomografi (CT) är avgörande för olika kliniska tillämpningar, t.ex. strålbehandlingsplanering och även korrigering av PET-dämpning. CT exponerar dock strålning under anskaffningen, vilket kan orsaka biverkningar för patienterna. Jämfört med CT är magnetisk resonanstomografi (MRI) mycket säkrare och omfattar inte någon strålning. Därför är forskare nyligen starkt motiverade att uppskatta CT-bilden från sin motsvarande MR-bild av samma ämne när det gäller strålbehandlingsplanering. I detta dokument föreslår vi en datadriven strategi för att ta itu med detta utmanande problem. Vi utbildar ett fullständigt konvolutionsnätverk för att generera CT med en MR-bild. För att bättre modellera den icke-linjära relationen från MRT till CT och för att producera mer realistiska bilder, föreslår vi att använda den kontradiktoriska träningsstrategin och en bildgradient skillnad förlustfunktion. Vi tillämpar även AutoContext Model för att implementera ett sammanhangsmedvetet generativt kontradiktoriskt nätverk. Experimentella resultat visar att vår metod är korrekt och robust för att förutsäga CT-bilder från MRT-bilder, och dessutom överträffar tre toppmoderna metoder under jämförelse.
Till exempel Nie et al. REF använder GAN för att uppskatta CT-bilder från MR-bilder.
Medical Image Synthesis with Context-Aware Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}