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申请/专利权人：北京医智影科技有限公司
摘要：本发明涉及MR图像合成CT图像技术领域，公开了一种基于掩码引导无监督对抗扩散模型的MR图像合成CT图像方法，引入对抗扩散模型，利用有条件的扩散过程直接捕捉图像分布，通过逐步将噪声、源图像和相应掩码映射到目标图像上，改善图像转译效果；在逆向扩散过程中采用了大扩散步长和对抗映射，突破传统扩散模型方法计算效率瓶颈；利用掩码指导，显式地引导扩散模型的学习，实现高保真图像转译；引入基于非扩散模块和扩散模块的循环一致性架构，实现了源模态和目标模态之间的双向转译，确保了即使在沒有配对训练样本的情况下，图像转译过程依旧准确，从而显著增强模型在配对数据稀缺场景中的适用性。
主权项：1.一种基于掩码引导无监督对抗扩散模型的MR图像合成CT图像方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、引入源模态条件映射器，采集捕捉对抗扩散模型中的大步长下的复杂转移概率，实现快速且精确的逆向扩散采样，并通过条件生成器、源模态图像及其对应的掩码作为输入，提取中间特征并逐步去噪，合成；S2、原模态图像及边界掩码引导：为了合成目标模态的图像，参数化逆向扩散步骤需要源模态图像的指导，然而训练数据集中包含未配对的模态图像，模态图像为MR图像和CT图像，分别记为x和y，MR图像设为源模态，CT图像设为目标模态，并引入基于非扩散模块和扩散模块的循环一致性架构，从未配对的训练数据集中学习；S3、将图像和掩码送入非扩散模块，采用非扩散方法合成训练数据集中每个目标图像对应的源模态图像；S4、在非扩散模块生成的源模态图像的指导下，采用扩散模块来估计目标模态图像；S5、无监督学习：利用循环一致性损失比较真实目标图像及其重建图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京医智影科技有限公司 一种基于掩码引导无监督对抗扩散模型的MR图像合成CT图像方法
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