【摘 要】
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医学图像分割能够提取器官或组织区域的特定信息,这些信息在评估病理中发挥着重要作用.多模态图像（如多模态心脏MR图像）可以提供不同种类的有用信息,结合多个模态的医学影像信息用于图像分割能为医生做出更为准确的诊断.目前医学图像分割领域存在可用样本数据有限的问题,而生成对抗网络（GAN）具有数据生成能力,因此利用小样本数据建立基于GAN的心脏MR图像分割模型有着很重要的应用价值.为了解决心脏MR图像分割
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医学图像分割能够提取器官或组织区域的特定信息,这些信息在评估病理中发挥着重要作用.多模态图像（如多模态心脏MR图像）可以提供不同种类的有用信息,结合多个模态的医学影像信息用于图像分割能为医生做出更为准确的诊断.目前医学图像分割领域存在可用样本数据有限的问题,而生成对抗网络（GAN）具有数据生成能力,因此利用小样本数据建立基于GAN的心脏MR图像分割模型有着很重要的应用价值.为了解决心脏MR图像分割中可用样本较少的问题,本文利用生成对抗网络重点开展了两方面的研究工作:（1）提出了用于解决多模态心脏MR图像中带有少量标注的LGE模态图像分割问题的两阶段GANs方法,首先基于Cycle-GAN实现LGE图像与bSSFP图像间转换,接着基于pix2pix通过级联方法构建了 multi-cascade pix2pix 网络用于间接分割 LGE 图像,为了从特征层上约束分割结果,本文在multi-cascade pix2pix网络的损失中增加感知损失.仿真实验表明增加感知损失后能够改进分割结果,同时本文提出的方法与FCNs等方法相比,对左心室和心肌有更好的分割性能.（2）设计了一种具有随机数据扩充模块的图像分割网络用于分割bSSFP图像,其中数据扩充模块为一种生成对抗网络（MSG-GAN）,该模块能够同时生成bSSFP图像及其对应的分割标签,并将其与真实数据用于训练图像分割网络,同时对提出的数据扩充模块进行优化.实验表明本文提出的方法能够改进图像分割效果,并在一定条件下要优于利用传统图像扩充的图像分割方法.
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