基于细节增强的MR序列转换方法

Abstract

磁共振（MR）是一种被广泛使用的医学成像方式。针对某些序列的 MR 影像不易直接获得、需要由其他序列的MR影像转换的问题，提出一种基于细节增强的MR序列转换方法。该方法基于条件生成对抗网络构建了残差模板合成模块 ResGAN和细节增强合成模块 EnGAN，设计了一种端到端的网络结构。在一组配准过的神经纤维瘤T1序列影像和STIR序列影像上进行了测试，结果表明，相比于现有方法，提出的方法更好地还原了边界细节和信号强度细节。

Keywords

• 磁共振序列转换
• 生成对抗网络
• 医学影像处理