期刊：IEEE Trans Med Imaging
Impact Factor: 6.1
时间：2019
研究背景
- 在临床中，对MRI多模态图（e.g.,T1-weighted, T2-weighted）的综合分析，有利于医生对病情的了解。
- 由于多模态图的缺失，或者不同机构影像设备不一致，使得MRI多模态图的合成成为热点。
- 以往的合成图像，更多的是追求像素值与真实数据相似，忽略其中的结构信息。
- 以往的合成，输入的是虚拟信号，所以合成过程的可控性不够，因此，作者选用的是输入一个模态的MRI图，合成另一个模态的MRI图。
- 因此作者想在合成阶段，增加结构信息合成的比重，采用的是Sober算子提取图像结构信息。
模型介绍
本文是基于cGAN构建的一个模型，模型分为三大块，包括：gEa-GAN、dEa-GAN、Edge Detector；
Edge Detector
- Edges反应的是像素值的变化，在MR图中，能够显示不同组织的边界，边界信息能够表达图像的结构信息，有利于MR图像的合成。
以下两个分别命名为gEa-GAN与dEa-GAN（作者提出的两个模型），但是每一模块均训练了Generator与Discriminator，不同的是训练gEa-GAN时输入的是pair【（x,G(x)）,（x,y）】，训练dEa-GAN时输入的是triplet【(x,G(x)),S(G(x))，（x,y,S(y)）】,两个的label规则是：synthesis组的label为0，真实组的label为1。
gEa-GAN
损失函数
机构图
dEa-GAN
损失函数
结构图
模型实现
generator 采用的是Unet网络：网络结构图如下图：
Discritimator 结构如下图所示（两个模型在第一层channel有区别，其他的一致）：
评价标准与对比实验略
总结
这篇文章所提的模型，是cGAN + Unet + Sober的组合，最主要的创新点，是将Sober 算子取得 edge 作为输入，训练产生MR，其他的与传统的GAN差不多，模型构建后，最后选择了八个模型做对比实验~
这个模型最不能理解的是，为什么输入的triple和pari为什么要加上source image？？？（看过cGAN再回答）