Abstract-Medical avbildning spelar en kritisk roll i olika kliniska applikationer. På grund av flera faktorer, såsom kostnad och strålningsdos, kan dock förvärvandet av vissa bildsätt vara begränsat. Således, medicinsk bildsyntes kan vara till stor nytta genom att uppskatta en önskad avbildning modalitet utan att ådra sig en faktisk skanning. I detta dokument föreslår vi ett generativt kontradiktoriskt tillvägagångssätt för att ta itu med detta utmanande problem. Speciellt tränar vi ett helt konvolutionellt nätverk (FCN) för att generera en målbild med en källbild. För att bättre modellera en icke-linjär kartläggning från källa till mål och för att producera mer realistiska målbilder föreslår vi att man använder den kontradiktoriska inlärningsstrategin för att bättre modellera FCN. Dessutom är FCN utformad för att införliva en bild-gradient-differentiell förlustfunktion för att undvika att generera suddiga målbilder. Långsiktig restenhet utforskas också för att hjälpa till med utbildningen av nätverket. Vi tillämpar även Auto-Context Model för att implementera ett sammanhangsmedvetet djupt konvolutionellt kontradiktoriskt nätverk. Experimentella resultat visar att vår metod är korrekt och robust för att syntetisera målbilder från motsvarande källbilder. I synnerhet utvärderar vi vår metod på tre datauppsättningar, för att ta itu med uppgifterna att generera CT från MRT och generera 7T MRT från 3T MRT bilder. Vår metod
Nie m.fl. I REF föreslogs ett generativt kontradiktoriskt nätverk för bildsyntes såsom att förutsäga 7T MRimages från 3T MRimages och CT-bilder från MR-bilder.
Medical Image Synthesis with Deep Convolutional Adversarial Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}