【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学影像与深度学习，具体为基于轮廓引导路径正则化的非配对跨模态医学图像转换方法。
技术介绍
1、非配对跨模态医学图像转换是指将一种医学图像模态转换为另一种模态，且转换过程中不依赖于成对的图像数据进行训练。这种转换方法在医学图像处理中具有重要意义，因为它可以充分利用大量的无配对数据集进行训练，从而提高转换的准确性和泛化能力。非配对跨模态医学图像转换的实现主要依赖于深度学习技术，特别是生成对抗网络(gans)。通过训练gans模型，可以从源模态图像中学习目标模态图像的映射关系，从而实现图像的转换。这种方法不仅能够完成特定的单向转换任务，还可以实现双向转换，保证源图像的病理信息不发生改变。
2、但是当前非配对跨模态医学图像转换的方法存在以下问题：
3、1.额外训练过程复杂性：如syndiff等方法需要额外的训练过程，其中包括先使用无监督模式生成配对样本，再通过这些样本进行有监督训练。这种方法不仅增加了模型训练的复杂性，还可能限制最终效果，因为扩散模型的有监督训练部分可能会受到前置训练过程的影响。
<...【技术保护点】
1.基于轮廓引导路径正则化的非配对跨模态医学图像转换方法，其特征在于，包括具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于轮廓引导路径正则化的非配对跨模态医学图像转换方法，其特征在于，所述S1的具体流程如下：
3.根据权利要求1所述的基于轮廓引导路径正则化的非配对跨模态医学图像转换方法，其特征在于，所述S2的具体流程如下：
4.根据权利要求3所述的基于轮廓引导路径正则化的非配对跨模态医学图像转换方法，其特征在于，所述速度函数v(xθ,θ)的计算方式如下：
5.根据权利要求4所述的基于轮廓引导路径正则化的非配对跨模态医学图像转...
【技术特征摘要】
1.基于轮廓引导路径正则化的非配对跨模态医学图像转换方法，其特征在于，包括具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于轮廓引导路径正则化的非配对跨模态医学图像转换方法，其特征在于，所述s1的具体流程如下：
3.根据权利要求1所述的基于轮廓引导路径正则化的非配对跨模态医学图像转换方法，其特征在于，所述s2的具体流程如下：
4.根据权利要求3所述的基于轮廓引导路径正则化的非配对跨模态医学图像转换方法，其特征在于，所述速度函...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙宇平，周腾，凌捷，姚顺，柳毅，傅立宇，王国斌，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：
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