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摘要
目前,深度学习已广泛用于MR医学图像分析,然而获取大量的MR训练数据集是一项巨大的挑战。针对传统基于物理方法的数据集扩充方法(如旋转、缩放、仿射变换等)均存在较大的局限性,提出一种新的图像合成器。首先对MR图像数据集进行统一的尺寸处理,然后将每张图像分为大小相等的非重叠块,再利用自动编码器提取图像块的编码,并将图像块编码和随机噪声作为生成器的输入,最后将生成的图像块拼接成完整的MR图像。采用该方法对脑部MR图像进行实验,并对生成图像进行定性定量分析。实验结果表明,所提方法能生成高质量的MR图像且优于其他主流方法。
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