[发明专利]基于生成对抗网络的脑瘤分割数据增强方法

摘要

本发明涉及脑瘤图像处理技术领域，具体公开了一种基于生成对抗网络的脑瘤分割数据增强方法，该方法构建了图像到图像转换框架——TumorGAN网络架构(包括生成器、全局判别器和局部判别器)，该网络架构可以从n个真实数据对(带分割标签的多模态脑瘤图片集)中合成n2‑n个虚拟图像对，并通过训练得到数据增强模型，保证数据增强模型所合成图像的质量和真实性；基于语义标签提供的注意力区域，在生成器中增加了区域感知损失函数和区域损失函数，帮助训练具有真实性的图像到图像翻译模型，能够保留图像细节，并提高模型的泛化性能；应用局部判别器，与全局判别器配合使用，可提高判别效率，并帮助模型生成具有更真实纹理细节的医学图像对。