CN118799432B 一种基于掩码引导无监督对抗扩散模型的mr图像合成ct图像方法 （北京医智影科技有限公司）

一种基于掩码引导无监督对抗扩散模型的开了一种基于掩码引导无监督对抗扩散模型的步将噪声、源图像和相应掩码映射到目标图像2S1、引入源模态条件映射器，采集捕捉对抗扩散模型中的大步长下的复杂转移概率q(xr-lxe)，实现快速且精确的逆向扩散采样，并通过条件生成器G9(xpy,m,t)以扩散模型当前第t次迭代的图像tt-k;;;（2）执行T/k次逆向扩散过程后获得，生成高质量的去噪输出，同时保持对对抗性噪声的鲁棒在步骤S2中，循环一致性架构在源模态和目标模态之间执S3、将图像和掩码送入非扩散模块，采用非3（4）其中，P,ylx)代表网络对给定目标图像的源条件分布下的参数化表示LO,-E,ow[-log(D,o))l+E,ow[-log(1-D,o)l（5）在步骤S4中，采用扩散模块来估计目标模态图像由两个器利用每个图像模态特定的去噪分布来合成目po(xr-xlx,y)和真实去噪分布q(xr-kx,y)的样本；判别器DO将或(x,x-x)作为两通道输入来处理，时间嵌入m被作为偏置项合Po(|,y)=q(xr-xlxy⃞=G0(m,xpj,t))（7）（82.根据权利要求1所述的一种基于掩码引导无监督对抗扩散模型的MR图像合成CT图像（9）4（10）在训练过程中，非扩散模块需要生成与给定目标图像配对5潜力仍未被充分探索，主要难点在于图像采样的计算负担以及传统扩散模型中无配对训[0005]因此我们需要提出一种基于掩码引导无监督对抗扩散模型的MR图像合成CT图像[0006]发明的目的在于提供一种基于掩码引导无监督对抗扩散模型的MR图像合成CT图率q(xr-lxe)，实现快速且精确的逆向扩散采样，并通过条件生成器G9(xpy,m,t)以扩散模6型当前第t次迭代的图像t7[0028]LO,-E,ow[-log(D,o))l+E,ow[-log(1-D,s))l（5）[0033]条件生成器GO将(m,x,)作为三通道输入来处理，并提取中间特征fi，其中器利用每个图像模态特定的去噪分布来合成目测去噪分布po(xr-XIX,y)和真实去噪分布q(xr-kx,y)的样本；[0035]判别器DO将或(x,x-x)作为两通道输入来处理，时间嵌入m被作为偏置[0036]Po(xt-k|,y)=q(xr-xlxp⃞=G(m,xpj,t))（7）8理过程中，任务转变为在从特定医学图像获取MR源图像的情况下合成未获取的CT目标图的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，率q(xr-lxe)，实现快速且精确的逆向扩散采样，并通过条件生成器G9(xpy,m,t)以扩散模型当前第t次迭代的图像t9[0077]LO,-E,ow[-log(D,o))l+E,ow[-log(1-D,s))l（5）[0083]条件生成器GO将(m,x,)作为三通道输入来处理，并提取中间特征fi，其中器利用每个图像模态特定的去噪分布来合成目布po(xr-XIX,y)和真实去噪分布q(xr-kx,y)的样本；[0085]判别器DO将或(x,x-x)作为两通道输入来处理，时间嵌入m被作为偏置[0086]Po(xt-k|,y)=q(xr-xlxp⃞=G(m,xpj,t))（7）理过程中，任务转变为在从特定医学图像获取MR源图像的情况下合成未获取的CT目标图是从N(0,I)