近年来,通过自动生成方法获取多模态MR图像得到了广泛研究,但仍难以通过一种模态直接生成其他各类模态的图像.针对该问题,本文提出了动态生成对抗网络.新模型通过将生成对抗网络与动态卷积相结合,同时加入任务标签这一条件,实现从一种MR模态同时生成其他3种MR模态.同时为了提高图像生成质量,进一步提出了多尺度判别策略,通过融合多个尺度来提升判别效果.基于BRATS19数据集进行生成验证,实验结果表明,新方法不但可以同时生成多种模态的数据,而且提高了生成图像的质量.
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