多对比度、多切片、三路径融合框架在缺失MRI数据合成中的应用

《IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence》：Multi-Contrast Multi-Slice Triple-Pathway Fusion Framework for Missing MRI Synthesis

　　

摘要：

多对比度磁共振成像（MRI）在疾病诊断和临床治疗中得到广泛应用。然而，由于成像原理的限制，获取多对比度MRI图像既耗时又成本高昂。现有的合成方法主要集中在单对比度和单层数据上，忽略了不同MRI对比度之间的结构和纹理相似性，以及连续切片之间的解剖学连续性。为了解决这些问题，我们提出了一个用于缺失MRI图像合成的多对比度多切片三路径融合框架（MMTS）。该框架包含两个核心组件：首先是一个基于Swin Transformer架构的模块，通过添加卷积层和残差连接进行增强，该模块能够同时提取并融合来自多种对比度和相邻切片的特征；其次是一个合成模块，通过堆叠的密集块将这些特征整合为目标对比度，结合了浅层和深层的跨对比度表示。在SIMON和BraTS数据集上的广泛评估表明，MMTS有效利用了互补信息，性能优于单输入变体和现有最先进方法。例如，在T1加权图像合成中，MMTS通过融合PD、FLAIR和T2加权图像输入，相对于最佳基线方法实现了0.48 dB的PSNR提升。