目的現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法在處理較大非剛性形變的醫(yī)學(xué)圖像時,存在配準(zhǔn)精度低和泛化能力不足的問題。針對該問題,提出結(jié)合密集殘差塊和生成對抗網(wǎng)絡(luò)（generative adversarial network, GAN）的圖像配準(zhǔn)方法,用于多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的非剛性配準(zhǔn)。方法將密集殘差塊引入到生成器,提取待配準(zhǔn)圖像對的更多高層特征,從而提高配準(zhǔn)精度;在GAN中采用最小二乘損失代替邏輯回歸構(gòu)造的交叉熵?fù)p失,由于最小二乘損失的收斂條件更嚴(yán)格,同時能緩解梯度消失和過擬合,從而提高配準(zhǔn)模型的穩(wěn)定性;在判別器網(wǎng)絡(luò)中引入相對平均GAN（relative average GAN, RaGAN）,即在標(biāo)準(zhǔn)判別器的基礎(chǔ)上增加一項梯度懲罰因子,降低判別器的判別誤差,從而相對減少配準(zhǔn)模型的配準(zhǔn)誤差,有助于穩(wěn)定配準(zhǔn)精度。結(jié)果在DRIVE（digital retinal images for vessel extraction）數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和驗證,在Sunybrook Cardiac數(shù)據(jù)集和Brain MRI數(shù)據(jù)集上進(jìn)行泛化性能測試,并與幾種主流醫(yī)學(xué)圖像非剛性配準(zhǔn)算法進(jìn)行對比實驗,表明,本文配準(zhǔn)模型在精度和泛化能力上... 

【文章來源】：中國圖象圖形學(xué)報. 2020,25(10)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：13 頁

【部分圖文】：

本文配準(zhǔn)模型結(jié)構(gòu)

以Mahapatra等人(2018)方法為基礎(chǔ),用最小二乘法損失替換其用邏輯回歸構(gòu)造的交叉熵?fù)p失。如圖7所示,隨著迭代次數(shù)的增加,本文配準(zhǔn)模型的Dice值逐漸遞增,變化幅度相比Mahapatra等人(2018)更加平穩(wěn),本文最佳迭代次數(shù)為80 000;Mahapatra等人(2018)方法的最佳迭代次數(shù)為100 000。故本文方法能夠促進(jìn)配準(zhǔn)模型更快、更穩(wěn)定地收斂。圖6 不同配準(zhǔn)方法驗證集獲取的實驗結(jié)果

圖5 不同模態(tài)眼底視網(wǎng)膜圖像的配準(zhǔn)結(jié)果表2 不同配準(zhǔn)方法的配準(zhǔn)結(jié)果Table 2 Registration results of different methods 評估指標(biāo) 配準(zhǔn)之前 配準(zhǔn)之后 Klein等人(2010) Sokooti等人(2017) de Vos等人(2017) Balakrishnan等人(2019) Mahapatra等人(2018) 本文算法 Dice 0.843 0.874 0.863 0.911 0.914 0.946 0.979 ErrDef 14.3 12.1 8.5 7.3 7.0 5.7 4.8 HD 11.4 9.7 7.4 5.9 5.5 4.2 3.5 MAD 9.1 8.7 8.2 5.0 4.8 3.1 2.9 MSE 0.84 0.54 0.33 0.23 0.20 0.09 0.09 注:加粗字體為每行最優(yōu)結(jié)果。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3475042