CN108765294A - 一种基于全卷积网络和条件生成对抗网络的图像合成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明中提出的一种基于全卷积网络和条件生成对抗网络的图像合成方法，其内容主要包括：预处理数据、训练全卷积网络(FCN)、计算损失权重、训练条件生成对抗网络(cGAN)，其过程为，先输入预处理数据，包括源计算机断层扫描(CT)图像和目标正电子发射断层扫描(PET)图像，设置图像尺寸；然后将FCN中的层转化成卷积并删除分类层，附加通道维度卷积，生成类PET的图像；接着计算损失权重判断类PET图像的质量；再将源CT图像和类PET图像输入到cGAN，使用cGAN改进和细化FCN输出，直至生成PET图像。本发明扩展了数据集，避免了图像混合步骤，避免了使用手工标记和标注医疗数据，节约时间并提高系统性能。
Description
技术领域
本发明涉及图像合成领域，尤其是涉及了一种基于全卷积网络和条件生成对抗网络的图像合成方法。
背景技术
正电子发射断层扫描(PET)和计算机断层扫描(CT)的结合已成为肿瘤诊断和分期的标准组成部分。相对于正常组织而言，PET中氟-D-葡萄糖(FDG)的积累增加是许多癌症有用的标志物之一，有助于发现和定位恶性病变。PET/CT成像正成为一种新的药物治疗方法的重要评价工具，对肿瘤进行判断，包括鉴别肿瘤是否有复发、对肿瘤进行分期和再分期、寻找肿瘤的原发病灶及转移灶、指导和确定肿瘤的治疗方案、并且评价疗效；此外，也是健康体检的手段，包括对病灶的准确定位，判断抑郁症、帕金森氏病、老年性痴呆等疾病，在脑功能方面也有很好的临床检查价值。就目前而言，虽然PET成像有许多优点，其应用也在稳步增加，但是PET/CT与CT扫描相比增加了辐射暴露、增加了成本，因此在医疗领域内的应用比例较小。
本发明提出了一种基于全卷积网络和条件生成对抗网络的图像合成方法，先输入预处理数据，包括源计算机断层扫描(CT)图像和目标正电子发射断层扫描(PET)图像，设置图像尺寸并保持尺寸相似；接着将全卷积网络(FCN)的层转化成卷积并删除分类层，附加通道维度卷积，生成初始的类似PET图像；接着计算算是权重判断生成的类PET图像质量，进而确定合适的初始FCN模型；然后将源CT图像、目标PET图像和类PET图像输入到条件生成对抗网络(cGAN)中，使用cGAN改进和细化FCN输出,直到生成PET图像。本发明扩展了数据集，避免了图像混合步骤，避免了使用手工标记和标注医疗数据，节约时间并提高系统性能。
发明内容
针对PET成像困难和成本高的问题，本发明的目的在于提供一种基于全卷积网络和条件生成对抗网络的图像合成方法，先输入预处理数据，包括源计算机断层扫描(CT)图像和目标正电子发射断层扫描(PET)图像，设置图像尺寸并保持尺寸相似；接着将全卷积网络(FCN)的层转化成卷积并删除分类层，附加通道维度卷积，生成初始的类PET图像；接着计算损失权重判断生成的类PET图像质量；然后将源CT图像、目标PET图像和类PET图像输入到条件生成对抗网络(cGAN)中，使用cGAN改进和细化FCN输出,直到生成PET图像。
为解决上述问题，本发明提供一种基于全卷积网络和条件生成对抗网络的图像合成方法，其主要内容包括：
(一)输入预处理数据；
(二)训练全卷积网络；
(三)计算损失权重；
(四)训练条件生成对抗网络。
其中，所述的图像合成方法，先输入预处理数据，包括源计算机断层扫描(CT)图像和目标正电子发射断层扫描(PET)图像，设置图像尺寸并保持尺寸相似；接着将全卷积网络(FCN)的层转化成卷积并删除分类层，附加通道维度卷积，生成初始的类PET图像；接着计算损失权重判断生成PET图像质量；然后将源CT图像、目标PET图像和类PET图像输入到条件生成对抗网络(cGAN)中，使用cGAN改进和细化FCN输出,直到生成PET图像。
进一步地，所述的判断生成PET图像质量，判断是否为高质量的重建，使用绝对平均误差(MAE)和峰值信噪比(PSNR)，将度量的平均值作为最终得分；高SUV区域代表恶性病变，低SUV区域是在恶性病变与非恶性之间产生对比，利用平均得分，以便在高和低的SUV区域获得最好的平衡。
其中，所述的预处理数据，FCN和cGAN的训练输入包括尺寸相似的两种类型的图像，分别是源CT图像和目标PET图像，由于PET的分辨率低于CT，因此使用线性插值方法，利用给定的偏移量、像素间距和切片厚度将两者对齐；其次将PET的值限制在有限范围内，通过选择极端值和缩放，调整PET图像的范围使其能够包含大部分的恶性病变。
进一步地，所述的有限范围，PET中氟-D-葡萄糖(FDG)的积累增加有助于发现和定位恶性病变，标准提取值(SUV)是作为FDG提取量的相对估量：
其中，其中，r是PET在感兴趣区域内测量的放射性浓度，a′是注入放射性标记FDG的衰变校正量，w是患者重量。
其中，所述的训练全卷积网络，将所有全连接层转化成卷积并删除分类层；附加1×1通道维度的卷积，以生成初始的类似PET图像；利用反向传播，从像素级l2的损失值开始进行端到端学习；使用FCN-4s(反卷积步长为4)作为网络将粗糙、高层的信息与精细、低层的信息结合。
其中，所述的计算损失权重，在PET中恶性病变通常以高SUV值(>2.5)出现，损失权重表述如下：
其中N代表样本数量，然而在训练cGAN时，则需要将SUV值分为高SUV(＞2.5)和低SUV(≤2.5)，cGAN的损失函数将高低SUV损失权重相加，cGAN的训练能够在高SUV区域取得更好的反应，同时不影响其他区域。
其中，所述的训练条件生成对抗网络，FCN的输出在SUV较高的区域能够有较好的响应，而在低对比度的区域则不够精确和模糊，因此使用cGAN改进FCN的输出；cGAN结构的输入有两个通道，分别是带有源CT图像的通道和带有相应FCN输出的通道；此外在训练cGAN过程优化生成器。
进一步地，所述的cGAN结构，将FCN的输出连接到cGAN中，目标表述如下：
其中，试图将G最小化,试图将D最大化，ct是CT输入部分，pet是相应的PET输入部分，z是随机噪声。
进一步地，所述的优化生成器，训练cGAN过程遵循了FCN中基于像素级l2损失和鉴频器的交叉熵分类误差来优化生成器的原则，最终优化过程如下：
其中G*是最佳设置。
附图说明
图1是本发明一种基于全卷积网络和条件生成对抗网络的图像合成方法的系统框架图。
图2是本发明一种基于全卷积网络和条件生成对抗网络的图像合成方法的FCN-4s结构图。
图3是本发明一种基于全卷积网络和条件生成对抗网络的图像合成方法的cGAN结构图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
图1是本发明一种基于全卷积网络和条件生成对抗网络的图像合成方法的系统框架图。主要包括预处理数据，训练全卷积网络，计算损失权重，训练条件生成对抗网络。
图像合成方法，先输入预处理数据，包括源计算机断层扫描(CT)图像和目标正电子发射断层扫描(PET)图像，设置图像尺寸并保持尺寸相似；接着将全卷积网络(FCN)的层转化成卷积并删除分类层，附加通道维度卷积，生成初始的类PET图像；接着计算损失权重判断生成PET图像质量；然后将源CT图像、目标PET图像和类PET图像输入到条件生成对抗网络(cGAN)中，使用cGAN改进和细化FCN输出,直到生成PET图像。
预处理数据，向网络中输入两种类型的尺寸相似的图像，分别是源CT图像和目标PET图像，由于PET分辨率低于CT，因此使用线性插值方法，利用给定的偏移量、像素间距和切片厚度将两者对齐；其次将PET的值限制在有限范围内，通过选择极端值和缩放，调整PET图像的范围使其能够包含大部分的恶性病变。
其中，PET中氟-D-葡萄糖(FDG)的积累增加有助于发现和定位恶性病变，标准提取值(SUV)是作为FDG提取量的相对估量：
r是PET在感兴趣区域内测量的放射性浓度，a′是注入放射性标记FDG的衰变校正量，w是患者重量。
图2是本发明一种基于全卷积网络和条件生成对抗网络的图像合成方法的FCN-4s结构图。本图显示了使用FCN-4s网络，利用了上采样、反卷积和池化地方式，将粗糙的高层的信息与精细的低层的信息结合，如Pool2以类似的方式将Pool3和Pool4层连接。
训练全卷积网络，将所有全连接层转化成卷积并删除分类层；附加1×1通道维度的卷积，以生成初始的类似PET图像；利用反向传播，从像素级l2的损失值开始进行端到端学习。
计算损失权重，在PET扫描中恶性病变通常以高SUV值(>2.5)出现，损失权重表述如下：
其中N代表样本数量，然而在训练cGAN时，则需要将SUV值分为高SUV(>2.5)和低SUV(≤2.5)，cGAN的损失函数将高低SUV损失权重相加，cGAN的训练能够在高SUV区域取得更好的反应，同时不影响其他区域。
图3是本发明一种基于全卷积网络和条件生成对抗网络的图像合成方法的cGAN结构图。本图显示了训练cGAN从CT图像预测PET图像，鉴频器D是用来判断生成的图片是真实的还是虚拟的，生成器G生成图片以欺骗鉴频器。
训练条件生成对抗网络，FCN的输出在SUV较高的区域能够有较好的响应，而在低对比度的区域则不够精确和模糊，因此使用cGAN改进FCN的输出；cGAN的输入有两个通道，分别是带有源CT图像的通道和带有相应FCN输出的通道；此外在训练cGAN过程优化生成器。
进一步地，将FCN的输出连接到cGAN中，目标表述如下：
其中，试图将G最小化,试图将D最大化，ct是CT输入部分，pet是相应的PET输入部分，z是随机噪声。
进一步地，训练cGAN过程遵循了FCN中基于像素级l2损失和鉴频器的交叉熵分类误差来优化生成器的原则，最终优化过程如下：
其中G*是最佳设置。
对于本领域技术人员，本发明不限制于上述实施例的细节，在不背离本发明的精神和范围的情况下，能够以其他具体形式实现本发明。此外，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。因此，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
Claims (10)
1.一种基于全卷积网络和条件生成对抗网络的图像合成方法，其特征在于，主要包括预处理数据(一)；训练全卷积网络(二)；计算损失权重(三)；训练条件生成对抗网络(四)。
2.基于权利要求书1所述的图像合成方法，其特征在于,首先输入预处理数据，包括源计算机断层扫描(CT)图像和目标正电子发射断层扫描(PET)图像，设置PET图像和CT图像的尺寸和数值；接着将全卷积网络(FCN)中的层转化成卷积并删除分类层，附加通道维度卷积，生成初始的类似PET的图像；接着计算损失权重判断生成PET图像质量，进而确定合适的初始FCN模型；然后将源CT图像、目标PET图像和类PET图像输入到条件生成对抗网络(cGAN)中，使用cGAN改进和细化FCN输出,直到生成PET图像。
3.基于权利要求书2所述的判断生成PET图像质量，其特征在于，判断是否为高质量的重建，使用绝对平均误差(MAE)和峰值信噪比(PSNR)，将度量的平均值作为最终得分；高SUV区域代表恶性病变，低SUV区域是在恶性病变与非恶性之间产生对比，利用平均得分，以便在高和低的SUV区域获得最好的平衡。
4.基于权利要求书1所述的预处理数据(一)，其特征在于，FCN和cGAN的训练输入尺寸相似的两种类型的图像，分别是源CT图像和目标PET图像，由于PET的分辨率低于CT，因此使用线性插值方法，利用给定的偏移量、像素间距和切片厚度将两者对齐；其次将PET的值限制在有限范围内，通过选择极端值和缩放，调整PET图像的范围使其能够包含大部分的恶性病变。
5.基于权利要求书4所述的有限范围，其特征在于，PET中氟-D-葡萄糖(FDG)的积累增加有助于发现和定位恶性病变，标准提取值(SUV)是作为FDG提取量的相对估量：
其中，r是PET在感兴趣区域内测量的放射性浓度，a′是注入放射性标记FDG的衰变校正量，w是患者重量。
6.基于权利要求书1所述的训练全卷积网络(二)，其特征在于，将所有全连接层转化成卷积并删除分类层；附加1×1通道维度的卷积，以生成初始的类似PET图像；利用反向传播，从像素级l2的损失值开始进行端到端学习；使用FCN-4s(反卷积步长为4)作为网络将粗糙、高层的信息与精细、低层的信息结合。
7.基于权利要求书1所述的计算损失权重(三)，其特征在于，在PET扫描中恶性病变通常以高SUV值(>2.5)出现，损失权重表述如下：
其中N代表样本数量，然而在训练cGAN时，则需要将SUV值分为高SUV(>2.5)和低SUV(≤2.5)，cGAN的损失函数将高低SUV损失权重相加，cGAN的训练能够在高SUV区域取得更好的反应，同时不影响其他区域。
8.基于权利要求书1所述的训练条件生成对抗网络(四)，其特征在于，FCN的输出在SUV较高的区域能够有较好的响应，而在低对比度的区域则不够精确和模糊，因此使用cGAN改进FCN的输出；cGAN结构的输入有两个通道，分别是带有源CT图像的通道和带有相应FCN输出的通道；此外在训练cGAN过程优化生成器。
9.基于权利要求书8所述的cGAN结构，其特征在于，将FCN的输出连接到cGAN中，目标表述如下：
其中，试图将G最小化,试图将D最大化，ct是CT输入部分，pet是相应的PET输入部分，z是随机噪声。
10.基于权利要求书8所述的优化生成器，其特征在于，训练cGAN过程遵循了FCN中基于像素级l2损失和鉴频器的交叉熵分类误差来优化生成器的原则，最终优化过程如下：
其中G*是最佳设置。
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