Oct, 2023

利用具有特征提取的 CycleGAN 从 CT 扫描生成增强的合成 MRI 图像

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TL;DR本研究介绍了一种利用合成 MRI 图像进行增强的单模态配准的方法，通过利用 CycleGANs 和特征提取器从 CT 扫描中生成这些合成 MRI 图像，该方法在多个比较度量标准上表现出优秀的结果，验证了其有效性。
发现论文，激发创造
  • 具有上下文感知的生成对抗网络医学图像合成

    本文提出了一种数据驱动的全卷积神经网络，利用对抗训练和图像梯度差异损失函数来更好地建模 MRI 到 CT 的非线性关系，进而生成与之对应的 CT 图像，实验证明其准确性和稳健性，并且表现优于已有的三种方法。

    Dec, 2016

  • 使用 CycleGAN 从不成对数据中进行跨模态图像合成：梯度一致性损失和训练数据规模的影响

    本文研究如何通过 MR-to-CT 合成技术提高诊断组织与骨骼疾病的精准度，结合 CycleGAN 及梯度一致性损失函数的方法有效提升了对骨骼的边界识别。

    Mar, 2018

  • 使用非配对数据进行深度 MR 到 CT 的合成

    本文提出了一种使用生成对抗网络（GAN）实现未配对 MR 和 CT 图像的合成的方法，可以利用其进行放射治疗等方面的治疗规划。经过定量评估，该模型能够合成接近参考 CT 图像的 CT 图像，并且能够超过使用配对 MR 和 CT 图像训练的 GAN 模型。

    Aug, 2017

  • 多通道循环生成对抗网络在 CBCT 到 CT 的合成中的应用

    用于改善图像质量并实现精确剂量计算的图像合成技术，通过多通道输入强调特定图像特征，有效应对 CBCT 成像中的挑战，并引入辅助融合网络以进一步提高生成 sCT 图像的保真度。

    Dec, 2023

  • MR-Linac 上基于循环一致性生成对抗网络的合成 CT 用于 MR-only 自适应放射治疗

    通过深度学习生成的人工合成 CT 图像可用于 MR 引导下的自适应放射治疗中的剂量计算和优化，提高治疗计划的模拟和自适应规划效率。

    Dec, 2023

  • 3D 多模 MRI 扫描中脑肿瘤的综合分割

    通过使用卷积神经网络和生成式对抗网络，研究人员成功地应用高对比度图像来增加自动分割 MRI 脑肿瘤的准确性，预测病人生存时间。

    Sep, 2019

  • 合成脑图像：用生成对抗模型弥合脑部映射中的差距

    使用深度卷积生成对抗网络（DCGAN）合成高保真和逼真的 MRI 图像切片，为医学影像研究提供深度学习技术的应用。

    Apr, 2024

  • 基于循环和形状一致性生成对抗网络的多模态医学体积转换和分割

    本研究提出了一种通用的交叉模态医学图像合成方法，通过端到端的三维卷积神经网络实现具有真实感的立体图像合成和分割任务，以便作为补充训练样本，进一步提高分类器的泛化能力，生成放射疗法计划所需的 X-ray 衰减图等。对 4,496 个 CT 和磁共振成像 (MRI) 心血管体积的广泛实验表明，两个任务相互促进，耦合这两个任务比单独解决它们更有利。

    Feb, 2018

  • 基于 3D 变压器去噪扩散模型的合成磁共振成像计算机断层成像

    使用具有转换器的漫反射概率模型（MC-DDPM）将磁共振成像（MRI）转换为高质量的合成计算机断层扫描（sCT），以便于放射治疗计划，并通过消除 CT 模拟和具有误差的图像配准，从而减少患者的辐射剂量和设置不确定性。

    May, 2023

  • 基于多阶段注意力生成对抗网络的高组织对比度 MRI 合成，用于胶质瘤分割

    采用 CycleGAN 并引入注意力机制和多级结构生成高组织对比度 MRI 图像，来增强 MRI 组织分割。实验结果表明，该方法在肿瘤边界分割上取得了可观的提升。

    Jun, 2020