CycleGAN在医学图像中的应用

最新推荐文章于 2025-11-03 17:08:13 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-03 17:08:13 发布 · 4.9k 阅读 · 44 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#计算机视觉 #深度学习 #神经网络

文章目录

一、利用CycleGAN完成CBCT到CT的转换

LIANG, XIAO, CHEN, LIYUAN, DAN NGUYEN, et al. Generating synthesized computed tomography (CT) from cone-beam computed tomography (CBCT) using CycleGAN for adaptive radiation therapy[J]. Physics in medicine and biology.,2019,64(12):125002. DOI:10.1088/1361-6560/ab22f9.
目的：基于锥形束CT图像合成CT图像，并保留重要的解剖结构
在这里插入图片描述
生成器：典型的UNet结构
在这里插入图片描述
判别器：PatchGAN
在这里插入图片描述
实验结果：
在这里插入图片描述

二、

最低0.47元/天 解锁文章
文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——基于CycleGAN的图像到图像转换，用于逼真的外科手术训练模型
weixin_38594676的博客
12-22 1529
正如 Engelhardt 等人 所提出的，超现实主义是一种新的增强现实范式，旨在通过将手术过程中的域内模式映射到在这些外科模拟器训练期间捕获的视频流上，解决物理幻影中缺乏现实感的问题。生成对抗网络可用于图像到图像的转换，通过将术中领域的模式映射到在这些外科模拟器训练期间捕获的视频流中，解决物理模型缺乏现实感的问题。图3展示了之前描述实验中获得的一些结果。根据特定属性的存在，从验证数据集中选择了三个帧，例如手术工具占据大面积的图像、不同颜色的缝合线和与幻影明显接触的点，以及手术线与手术工具重叠的一个帧。
深度探索：机器学习中的CycleGAN算法原理及其应用
qq_51320133的博客
04-22 3019
CycleGAN作为一种无监督图像到图像转换的强大工具，凭借其创新的循环一致性约束机制，在无需配对数据的情况下实现了高质量的跨域图像转换。尽管存在训练稳定性和模式遗忘等问题，但通过不断优化模型结构、损失函数设计及训练策略，CycleGAN及其衍生模型在艺术创作、视觉特效、图像修复等领域展现出广阔的应用前景。未来研究可进一步探索如何提高转换的精细化程度、减少计算成本，以及将CycleGAN应用于更多元化的视觉任务，如视频转换、三维物体建模等，持续推动无监督跨域图像生成技术的发展。
《AIGC 实战全攻略：BicycleGAN 的模型评估指标与实战改进》
2501_93892843的博客
10-24 784
BicycleGAN 在CycleGAN的基础上添加了双向映射机制，确保输入图像$x$和目标图像$y$之间的可逆转换。模型包含两个生成器$G_{AB}$和$G_{BA}$，以及两个判别器$D_A$和$D_B$。核心思想是通过最小化循环一致性损失来提升稳定性： $$L_{cycle} = \mathbb{E}{x}[|G1]$$ 其中，$L{cycle}$表示循环一致性损失，$| \cdot |_1$是L1范数，$\mathbb{E}$表示期望值。这有助于减少模式崩溃问题，使生成图像更真实。
PyTorch 深度學習攻略-CycleGAN
最新发布
王同學的博客
11-03 546
CycleGAN是一种无监督图像转换的生成对抗网络，通过循环一致性损失实现不同图像域间的双向映射，无需配对训练数据。本文详解其PyTorch实现，包括ResNet生成器和PatchGAN判别器的构建、训练循环优化策略（对抗损失+循环一致性损失），以及解决模式崩溃、训练不稳定等问题的技巧。典型应用涵盖艺术风格迁移、季节转换等领域，核心在于平衡网络设计、合理配置损失权重及优化训练稳定性。
GAN图像转换之pix2pix到CycleGAN
GAN_CVer的博客
12-17 1605
图像转换是将一张输入图片转换为不同的输出图片，如将一张灰度图变成彩色图，素描图换成实物图（见下图），这在现实生活中有很多应用场景。这类问题本质上是要建立输入和输出图像像素点之间的映射关系，而CNN网络正适合担当这个角色。从另外一个角度看，这类问题其实是建立生成模型，GAN架构是一种很好的解决方案。这里介绍的pix2pix模型就是通过GAN来实现图像转换的，不过其训练过程需要成对的输入和输出样本，这...
CycleGAN的理解与应用
qq_35498453的博客
07-18 2747
CycleGAN的理解与应用论文CycleGAN原理网络准备工作训练net.pytrain_imgae_reader.pytrain.py训练过程测试test_image_reader.pyevaluate.py测试结果 论文 Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks CycleGAN原理 CycleGAN的原理可以概述为：将一类图片转换为另一类图片。 共有两个样本空间 记为 X和Y，学习
探索创新视觉艺术：CycleGAN详解与应用
gitblog_00079的博客
04-27 623
探索创新视觉艺术：CycleGAN详解与应用 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ CycleGAN（Cycle-Consistent Adversarial Networks）是一个由贾斯汀·约翰逊等人在2017年提出的深度学习模型，它允许我们在没有对应关系的情况下进行图像到图像的转换。该项目位于，为研究者和开发者提供了一个简单易用的实现平台。 项目简介 CycleG...
GAN在医学图像上的应用
weixin_47414581的博客
12-20 2144
合成的vessel tree图像又可以输入到图像到图像的转换模型中，从而形成用于高分辨率视网膜图像合成的端到端框架。作者强调添加标签label图会带来全局更真实的合成效果，并在合成数据上训练的肿瘤检测模型验证了他们的合成PET图像，获得了与在真实数据上训练的模型媲美的结果。他们认为当标记数据稀缺时，合成数据是有益的。现有的工作表明，DCGAN可用于合成逼真的前列腺病变斑块（Kitchen和Seah，2017年），视网膜图像（Schlegl，2017）或肺癌结节（Chuquicusma，2018）。
基于CycleGAN的图像风格转换基于CycleGAN的图像风格转换
2303_77556681的博客
06-28 1425
CycleGAN（循环生成对抗网络）是一种用于图像到图像转换的深度学习技术，它能够在没有成对训练样本的情况下，将一种风格的图像转换成另一种风格。CycleGAN 通常用于图像风格迁移、季节转换、艺术风格模仿等任务。它是由朱俊彦等人提出的，并在论文《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks》中进行了详细描述。
基于 VAE-CycleGAN 的图像重建无监督缺陷检测算法源码+说明（结合了变分自编码器 (VAE) 和 CycleGAN 的优势，无需标注数据即可检测图像中的缺陷异常）.zip
03-25
其通过学习图像的潜在特征分布，利用 VAE 的编码 - 解码结构提取图像特征，再借助 CycleGAN 的循环对抗机制实现图像的重建与优化，从而精准识别图像中的缺陷部分。 该算法在多个领域具有潜在应用价值，如工业产品...
GAN在图像转译领域的应用-CycleGAN&Pix2Pix
AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
05-27 1673
介绍GAN的一些新奇好玩的应用(CycleGAN&Pix2Pix)，比如风格迁移，简笔画生成，图像上色等等，一起探究这些应用实现的背后原理是什么以及GAN是如何设计去实现的
基于CycleGAN的艺术风格迁移
04-22
我们使用了循环一致性生成对抗网络（ CycleConsistent Generative Adversarial Networks, CycleGAN）实现了将绘画中的艺术风格迁移到摄影照片中的效果。这种方法从图像数据集中学习整体风格，进行风格转换时只要将目标图片输入网络一次，不需要迭代的过程，因此速度较快。我们使用了一些自己制作的数据集训练了 CycleGAN 风格迁移模型，并分析了这种方法的优点和局限性。为了使风格转换后的图片保留原来的色彩分布，我们实现并分析对比了多种颜色匹配的方法。我们还利用了 Mask R-CNN 模型生成的掩膜图像来做图像运算而实现了局部风格转换和混合风格转换等效果。
CycleGAN
I good vegetable a!
10-10 514
学习地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/45077389
CBCT-based synthetic CT generation using deep-attention cycleGAN for pancreatic adaptiveradiotherapy
通街是密人有的博客
12-27 2543
胰腺癌是癌症相关死亡的主要原因之一，预后持续较差，5年总生存率(OS)为9%。虽然手术是最好的治疗选择，但大多数患者不能切除，因为他们要么表现为局部晚期胰腺癌(LAPC)，要么表现为远处转移。在LAPC患者中，与传统放疗相比，立体定向体放疗(SBRT)在短疗程内采用高辐射剂量，已证明改善了局部区域控制，这可能转化为改善生存。然而，胰腺SBRT存在一些挑战，即在呼吸周期中可以观察到高达3厘米的胰腺运动4，并且在治疗过程中患者体重减轻相当常见。
生成模型--CycleGAN
wydbyxr的博客
10-26 562
CycleGAN CycleGAN和pix2pix的比较   pix2pix也可以做图像变换，它和CycleGAN的区别在于，pix2pix模型必须要求成对数据（paired data），而CycleGAN利用非成对数据也能进行训练(unpaired data)。   比如，我们希望训练一个将白天的照片转换为夜晚的模型。如果使用pix2pix模型，那么我们必须在搜集大量地点在白天和夜晚的两张对应图...
第G6周：CycleGan实战
geo436872的博客
04-12 1360
CycleGAN的核心思想是通过两个生成器和两个判别器的组合，实现图像的风格转换，即将一种领域的图像转换为另一种领域的图像，同时保持内容不变。其中，CycleGAN的生成器和判别器分别如下：生成器：包括一个从A到B的生成器GA→BGA→B​和一个从B到A的生成器GB→AGB→A​。这两个生成器分别负责将A领域的图像转换为B领域的图像，以及将B领域的图像转换为A领域的图像。判别器：包括一个针对A领域的判别器DAD_ADA​和一个针对B领域的判别器DB。
CycleGAN的介绍与实现效果
热门推荐
qq_45710342的博客
03-24 2万+
cyclegan、pytorch、损失函数
[深度学习从入门到女装]CycleGANs
炼丹师
12-01 982
论文地址：Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks   CycleGANs用来解决unpaired的问题，如果是paried问题也就是（x，y）输入的x都有对应的y，我们就可以使用之前的GANs进行生成，但是如果输入的x没有对应的y，就比如风格转换，把一个相机拍的照片转换为梵高...
CycleGAN训练教程
weixin_45866058的博客
03-26 2224
在输入图像和输出图像之间，使用对齐图像对的训练集。但是，对于许多任务，配对训练数据将不可用。我们提出一个学习从源翻译图像的方法域 X 到目标域 Y，在没有配对的情况下例子。我们的目标是学习映射 G ： X → Y使得来自 G（X） 的图像分布与使用对抗性损失的分布 Y 无法区分。由于此映射的约束非常不足，因此我们将其与逆映射 F ： Y → X ，并引入强制执行 F（G（X）） ≈ X 的循环一致性损失（反之亦然）。
在cyclegan中加入图像分割信息
04-01
### 如何在 CycleGAN 中集成图像分割信息 为了在 CycleGAN 模型中融入图像分割信息并结合语义分割来提升生成效果，可以通过以下方式实现： #### 1. **引入条件约束** CycleGAN 的核心在于无监督的图像转换能力。然而，如果希望加入图像分割信息，则可以在生成过程中增加条件约束。具体来说，可以利用带有像素级标注的分割掩码作为额外输入，指导生成器的学习过程。 一种常见的做法是扩展原始的 CycleGAN 架构为 c-CycleGAN（Conditional CycleGAN），其中生成器不仅接收源域图像 \(A\)，还接受对应的分割掩码 \(M_A\)。这样，生成器的任务变为根据 \(A\) 和 \(M_A\) 来生成目标域图像 \(B\)，同时保留分割掩码的一致性[^1]。 ```python def conditional_generator(input_image, segmentation_mask): combined_input = tf.concat([input_image, segmentation_mask], axis=-1) generated_output = generator_model(combined_input) return generated_output ``` #### 2. **联合优化生成与分割任务** 另一种方法是在训练过程中引入多任务学习机制，使生成器不仅要完成图像翻译任务，还要预测出正确的分割掩码。这通常涉及设计一个多头网络结构，其中一个分支负责生成目标域图像，另一个分支则用于输出分割掩码。 这种策略的好处是可以让生成器更好地理解不同区域的意义，从而提高生成质量。例如，在医学影像领域，这种方法可以帮助生成更精确的目标器官形状[^3]。 ```python class MultiTaskGenerator(tf.keras.Model): def __init__(self): super(MultiTaskGenerator, self).__init__() self.image_branch = ImageTranslationNetwork() self.mask_branch = SegmentationNetwork() def call(self, input_data): translated_image = self.image_branch(input_data) predicted_mask = self.mask_branch(translated_image) return translated_image, predicted_mask ``` #### 3. **增强循环一致性中的分割匹配** 除了基本的图像到图像的循环一致性外，还可以进一步要求生成器保持分割掩码的一致性。也就是说，当图像从域 \(A\) 转换至域 \(B\) 并返回时，其对应的分割掩码也应经历类似的变换路径，并最终恢复原状[^2]。 这一改进能够显著减少因风格迁移而导致的重要特征丢失现象，尤其适用于那些对细节敏感的应用场景。 --- ### 实现示例 以下是基于 TensorFlow/Keras 的简化版代码片段展示如何修改标准 CycleGAN 以支持上述功能之一——条件约束下的图像生成： ```python import tensorflow as tf # 定义带条件输入的生成器 def build_conditional_generator(): inputs_img = tf.keras.Input(shape=(None, None, 3)) inputs_seg = tf.keras.Input(shape=(None, None, 1)) concat_inputs = tf.keras.layers.Concatenate()([inputs_img, inputs_seg]) # 简化的 U-Net 结构 x = tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=7, padding='same', activation='relu')(concat_inputs) output = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(3, kernel_size=7, strides=2, padding='same', activation='tanh')(x) model = tf.keras.Model(inputs=[inputs_img, inputs_seg], outputs=output) return model generator_AB = build_conditional_generator() generator_BA = build_conditional_generator() ``` --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值