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(1) 融合U-Net的循环生成对抗网络前列腺超声图像超分辨率重建方法

前列腺超声图像在临床诊断中具有重要价值,但由于超声成像原理的限制,采集到的图像往往存在分辨率低、对比度差、边界模糊等问题,严重影响计算机辅助诊断系统的性能。传统的超分辨率重建算法在提取图像特征时通常采用单一尺寸的卷积核,难以充分捕获超声图像中不同尺度的组织结构信息,导致重建图像细节丢失、边缘模糊。本研究提出了融合U-Net网络的循环生成对抗网络超分辨率重建方法,该方法充分利用U-Net网络的多尺度特征提取能力和循环生成对抗网络的无配对学习优势,实现高质量的前列腺超声图像重建。在网络架构设计上,将U-Net网络嵌入循环生成对抗网络的生成器中,U-Net的编码器路径通过连续的卷积和下采样操作提取图像的多尺度特征,解码器路径通过上采样和跳跃连接逐步恢复图像的空间分辨率,跳跃连接机制将编码器的浅层特征直接传递到解码器对应层,有效保留了图像的边缘信息和细节纹理。在生成器的输出阶段,将U-Net的输出与原始低分辨率输入进行残差连接,使网络专注于学习高频细节信息而非完整图像,加快收敛速度并提高重建质量。循环生成对抗网络采用双向映射的训练策略,同时学习低分辨率到高分辨率和高分辨率到低分辨率的映射关系,通过循环一致性损失约束两个映射互为逆过程,确保重建图像与原始高分辨率图像在语义上保持一致。判别器网络采用多尺度鉴别架构,在不同分辨率层级上评估生成图像的真实性,促使生成器产生更加逼真的超分辨率重建结果。实验结果表明,该方法在主观视觉效果和客观评价指标上均优于双三次插值方法和原始循环生成对抗网络方法。

(2) 基于编码器解码器全尺度跳跃连接的增强型循环生成对抗网络超分辨率重建技术

在前一种方法中,虽然融合U-Net的循环生成对抗网络取得了较好的重建效果,但重建图像的峰值信噪比和结构相似度指标存在较大波动,这主要是因为U-Net网络的特征表达能力还不够充分,跳跃连接只能融合相同尺度的特征,无法实现跨尺度的特征交互。针对这一问题,本研究进一步提出了编码器解码器全尺度跳跃连接的增强型循环生成对抗网络,在生成器网络中引入全尺度跳跃连接机制,实现编码器各层特征与解码器各层特征的密集连接,充分捕获细粒度的纹理细节和粗粒度的语义信息。全尺度跳跃连接通过特征金字塔的方式将编码器不同层级的特征图进行上采样或下采样,使其与解码器目标层的空间尺寸一致,然后在通道维度上进行拼接融合,为解码器提供丰富的多尺度上下文信息。这种密集连接策略有效缓解了深层网络中的梯度消失问题,使网络能够更好地学习低分辨率图像到高分辨率图像的复杂映射关系。在损失函数设计方面,针对传统感知损失存在信息损耗的问题,本研究提出了基于残差结构的新型感知损失模块。该模块采用预训练的深度残差网络提取图像特征,通过多层特征图的差异度量计算感知损失,能够同时关注图像的全局语义一致性和局部细节相似性。残差结构的引入使感知损失模块能够提取更深层次的图像特征,更准确地评估生成图像与真实图像在感知层面的差异。新型感知损失与对抗损失、循环一致性损失共同构成网络的总损失函数,引导生成器产生在视觉感知上更加自然逼真的超分辨率重建结果。实验对比表明,该方法在峰值信噪比、结构相似度和视觉效果方面均优于双三次插值、超分辨率生成对抗网络以及原始循环生成对抗网络等经典方法。

(3) 超分辨率重建数据增强在前列腺癌分类诊断中的应用研究

前列腺癌的计算机辅助诊断面临数据样本不足和类别不平衡的双重挑战,现有的深度学习分类模型在数据量有限的情况下难以充分发挥性能,容易出现过拟合现象。本研究将超分辨率重建技术作为数据增强手段,利用训练好的增强型循环生成对抗网络对原始前列腺超声图像进行超分辨率重建,生成高质量的增强图像样本,扩充训练数据集的规模和多样性。超分辨率重建生成的图像不仅具有更高的空间分辨率和更清晰的组织边界,还保持了与原始图像相似的病理特征分布,为分类网络提供了更丰富的训练样本。在分类网络的选择上,本研究采用了多种主流的深度卷积神经网络架构,包括残差网络、密集连接网络和高效网络等,对比评估不同网络在原始数据集和增强数据集上的分类性能。实验设计采用五折交叉验证策略,将数据集划分为训练集、验证集和测试集,在相同的超参数设置下分别使用原始数据集和结合超分辨率重建数据的增强数据集进行模型训练。分类性能评估采用准确率、精确率、召回率、特异性和F1分数等多个指标,全面衡量模型对前列腺癌和良性病变的鉴别能力。

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