English(EN) L0-Norm-Based CycleGAN for Unpaired Brain CT-to-MR Synthesis

新的基于L0范数的CycleGAN增强了脑部CT到MR图像合成

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-26 04:00

研究人员开发了一种新颖的基于L0范数的循环一致对抗网络（CycleGAN），以改进从计算机断层扫描（CT）生成脑部磁共振（MR）图像的合成。这种新方法修改了循环一致性惩罚，将焦点从大的残差转移到小的残差，从而提高了重建精度。在102张图像的数据集上进行的评估表明，与标准的L1范数基线相比，均方误差降低了20.7%，峰值信噪比和结构相似性指数也有所提高。 AI

影响提高了医学成像合成任务的生成模型准确性。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Yunxiao Zhang, Shouqiang Du, Zexian Xu, Chuanlong Xu · 2026-10-26 04:00

基于L0范数的无配对脑部CT到MR合成CycleGAN

arXiv:2610.32491v1 Announce Type: new Abstract: Computed tomography (CT) and magnetic resonance (MR) imaging provide complementary information for the brain, but acquiring both modalities is not always possible. The cycle-consistent adversarial network (CycleGAN) enables unpaired…

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