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摘要
目的：针对阿尔茨海默病的纵向研究中不同时间点的影像数据缺失的问题，提出一种基于pix2pix模型的生成对抗模型3Dpix2pix-AGE。方法：首先对pix2pix模型的架构进行改进，分别采用V-Net和密集连接的卷积网络（densely connected convolutional networks,DenseNet）架构作为生成器和判别器的架构；其次对pix2pix模型的损失函数进行改进，引入年龄损失来控制图像纵向变化；最后基于阿尔茨海默病神经影像学计划（Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative,ADNI）数据集中受试者的基线图像生成24个月的纵向图像。采用五折交叉检验进行3Dpix2pix-AGE模型验证，通过定量评估和定性评估2种方式评估生成图像的质量。结果 ：生成的纵向图像与真实纵向图像具有较高的相似度，可以用来预测阿尔茨海默病患者的病程进展。结论：3Dpix2pix-AGE模型可以生成高质量的阿尔茨海默病患者的纵向图像，为ADNI数据集中缺失的纵向神经影像数据的生成提供了一种新方法。
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