计算机辅助设计与图形学学报

作者：肖宁, 赵俊, 贾保平, 强彦, 赵涓涓, 吕亚丽

关键词：双向Transformer, 伪计算机断层扫描, 循环一致性, 颅脑磁共振成像, U型网络

磁共振成像引导的放射治疗可以根据肿瘤和对器官的威胁情况实时调整治疗计划, 依靠使用磁共振成像生成伪计算机断层扫描进行放射治疗. 目前, 伪层析成像的生成技术基于对抗性网络的生成方法, 但它在训练过程中使用像素级损失更新网络参数, 很容易导致模式崩溃, 生成不稳定的伪计算机断层扫描. 为了精准地实现基于磁共振图像的伪计算机断层扫描生成, 利用视觉 Transformer 的上下文敏感性以及卷积算子的归纳偏置, 提出一种循环双向 Transformer 医学图像合成方法. 在编码预测阶段, 循环双向 Transformer 利用 U-Net 编码得到的码本表示图像, 并使用非自回归编码与向量量化方式缩短生成码本的长度, 生成局部真实并且全局一致的图像; 使用归一化互信息作为损失函数, 并加入了循环一致性损失解决数据不匹配的问题. 在颅脑磁共振成像数据集 TCGA-GBM 与CPTAC-GBM 上进行一系列实验, 验证了所提方法在图像生成任务上的有效性; 该方法的 MAE, PSNR 和 SSIM 分别达到 86.3, 25.96 dB 和 0.897; 与对比方法相比, 该方法也表现出优越的性能.

来源：2025年第6期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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