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公开(公告)号：CN115908599A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211077949.2
申请日：2022-09-05
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种主动脉夹层术后影像的生成方法，提出了用于未配对影像生成的MARTF‑GAN模型，基于术前影像生成患者的术后影像，给手术方案制定提供可靠的指导。该模型生成器由注意力编码器、RTF模块、注意力解码器组成。注意力编码器通过全局上下文注意力提取较为丰富的图像特征；RTF模块位于注意力编码器和注意力解码器之间，对注意力编码器的输出特征图进行深层次的全局和局部信息提取融合，提取高级语义信息；注意力解码器的作用是根据高级语义信息生成最终的术后影像，在注意力掩码的指导下能够生成语义较为丰富的图像。该方法整体指标的性能优于Munit、AttGan、QsaGan和CycleGan模型。
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