计算机技术与发展2023，Vol.33Issue(10) ：135-142.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2023.10.021

面向急性缺血性脑卒中CT到MRI的图像生成

Image Generation of CT to MRI for Acute Ischemic Stroke

冯二燕 秦品乐 柴锐 曾建朝 孟延锋
计算机技术与发展2023，Vol.33Issue(10) ：135-142.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2023.10.021
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面向急性缺血性脑卒中CT到MRI的图像生成

Image Generation of CT to MRI for Acute Ischemic Stroke

冯二燕 1秦品乐 1柴锐 1曾建朝 1孟延锋2
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作者信息

  • 1. 山西省医学影像与数据分析工程研究中心(中北大学),山西 太原 030051;中北大学 计算机科学与技术学院,山西 太原 030051
  • 2. 山西医科大学 附属太原中心医院,山西 太原 030009
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摘要

急性缺血性脑卒中病灶很容易在磁共振成像(MRI)上表现为高信号区域.相较于MRI,计算机断层扫描(CT)成像速度快、价格低,不易受金属植入物干扰,但CT对缺血性脑卒中病灶不敏感,通常在CT上难以确定病灶的位置,且CT包含的信息量比MRI少.考虑到速度与可用性的提升以及成本的降低,为了以CT生成的MRI代替真实的MRI对急性缺血性脑卒中进行诊断,提出一种CT到MRI的跨模态图像生成算法.首先,利用影像组学在CT上确定病灶区域并提取影像组学特征,筛选出信息增益最大的特征并可视化,然后将该特征图与CT一同作为生成对抗网络的输入.生成对抗网络在pix2pix生成器中引入残差块,鉴别器采用PatchGAN.最后在损失函数中引入病灶特征相似性损失函数,更加关注病灶区域的相似性.经两名放射科医生的主观判断与评估指标的客观分析,结果表明,该算法生成的MRI与真实MRI相似性极高,且病灶位置正确,形状相似,可为医生的诊疗提供帮助.

关键词

医学图像生成/影像组学/生成对抗网络/计算机断层扫描(CT)/磁共振成像(MRI)/跨模态图像生成

Key words

medical image generation/radiomics/generative adversarial networks(GAN)/computed tomography(CT)/magnetic resonance imaging(MRI)/cross-modal image generation

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基金项目

山西省重点研发计划(201803D31212-1)

山西省工程技术研究中心建设项目(201805D121008)

出版年

2023
计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
被引量1
参考文献量3
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