Abstrakt. MR-endast strålbehandlingsplanering kräver noggrann MR-till-CT-syntes. Nuvarande djupinlärningsmetoder för MR-till-CT-syntes är beroende av parvisa MR- och CT-utbildningsbilder av samma patient. Dock kan felaktig inställning mellan parade bilder leda till fel i syntetiserade CT-bilder. För att övervinna detta föreslår vi att man utbildar ett generativt kontradiktoriskt nätverk (GAN) med oparade MR- och CT-bilder. En GAN bestående av två synteskonvolutionella neurala nätverk (CNN) och två discriminator CNNs tränades med cykelkonsistens för att omvandla 2D hjärnan MR bildskivor till 2D hjärnan CT bildskivor och vice versa. Hjärnan MR och CT bilder av 24 patienter analyserades. En kvantitativ utvärdering visade att modellen kunde syntetisera CT-bilder som nära approximerade referens CT-bilder, och kunde överträffa en GAN-modell tränad med parade MR- och CT-bilder.
Intressant nog visar REF att en modell som utbildats med hjälp av oparade MR- och CT-data kunde överträffa modeller som använde parade data.
Deep MR to CT Synthesis using Unpaired Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}