改进网络模型的局部骨切片图像重构

陈继刚, 王晓康, 康永兴, 关亚彬, 董学刚, 张子路

电子科技大学学报 ›› 2023, Vol. 52 ›› Issue (01) : 23-29.

改进网络模型的局部骨切片图像重构

  • 陈继刚, 王晓康, 康永兴, 关亚彬, 董学刚, 张子路
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摘要

基于骨切片图像的三维骨多孔结构数字建模是骨组织工程的技术基础,也是生物医学工程领域的研究热点,骨切片图像的质量决定了骨多孔结构数字模型的准确程度。然而,骨切片图像在获取过程中会出现数据丢失、图像受损或图像尺寸过小等问题,导致只能得到局部的切片图像。为了解决这个问题,提出对局部骨切片图像进行完整重构修复的改进条件生成对抗网络,即在条件生成对抗网络基础上,对生成器进行改进,加入嵌套残差密集块,同时,在判别器中加入极化自注意力模块,并对重构的图像进行形态学函数分析和局部孔隙率分布研究来评价生成图像与真实骨多孔图像的相似程度。结果表明该网络能准确、稳定地重构出多样化的完整骨多孔切片图像。

关键词

骨切片图像 / 重构图像评价 / 改进条件生成对抗网络 / 局部切片图像重构

中图分类号

R318 / TP391.41

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陈继刚, 王晓康, 康永兴, 关亚彬, 董学刚, 张子路. 改进网络模型的局部骨切片图像重构. 电子科技大学学报. 2023, 52(01): 23-29

基金

国家自然科学基金(52205070)

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