生成对抗式网络在心脏磁共振中的应用
来源：磁共振成像传媒
心脏磁共振（cardiac magnetic resonance, CMR）成像是评估心血管结构和功能的重要方法。通过心脏黑血、亮血序列、电影序列、心肌灌注、延迟强化等多序列、多平面成像显示心血管解剖结构、运动功能、血流灌注等组织功能特性，在缺血性心脏病、心肌病、心脏瓣膜病、心衰以及心包占位等疾病中具有重要的诊断价值。随着应用的深入，CMR由于一些限制逐渐难以满足临床的需求。首先，CMR扫描时间长且需要患者密切的配合才能得到符合诊断要求的图像。其次，基于CMR的心功能指标测量，需要在后处理软件上进行人工勾画、校对，难以完全自动化。此外，由于硬件设备及扫描时长的限制，CMR序列的图像分辨率不高。最后，延迟强化序列识别心肌瘢痕需要注射钆对比剂，既限制了部分患者的使用又延长了检查时间，还增加了发生不良反应的风险。针对以上不足，人工智能（artificial intelligence, AI）在医学图像中的应用提供了一些可行的解决办法。
深度学习是AI研究中的关键方法，在补充图像解释、增强图像表示和分类方面具有极大潜力，引发了很多革命性变化。然而，随着深度学习的不断发展，对医学图像数据量、分辨率等提出了更高的要求。由于CMR图像相对于其他医学图像样本量偏小、影响图像质量的因素众多，构建的分析模型普适性较差，因而AI在CMR图像中的应用面临诸多限制。同时CMR图像还存在类别不均衡等共性问题，即病理图像样本量相较于正常样本来说一般较少，这会使模型过拟合或者收敛速度过慢。另外，早期算法通常依赖监督式学习，需要大量手动调整以将输入图像转换为期望的输出结果。CMR图像序列多，图像质量良莠不齐，手动数据标注需要专业人员耗费巨大时间成本，并且标注的准确度和统一性也高度依赖标注者的专业水平。为了模型的准确性，需要不同层次的专业人员反复确认，这会进一步增加时间和人力成本。总之，CMR图像相对于其他医学图像，在进行AI分析时需要面临更艰难的挑战。
生成对抗式网络（generative adversarial network, GAN）是一种具有突破性的深度学习方法。GAN基于博弈思想使网络具有强大的泛化和生成能力，自2014年被GOODFELLOW等提出后，就被广泛应用于图像重建、图像复原、风格转换等方面。GAN的加入在一定程度上弥补了CMR图像数据集较小、图像质量参差不齐、标注成本高昂等不足。GAN在CMR图像中的应用主要集中在图像分割与合成、图像重建、超分辨率重建、虚拟增强等方面，可用于提高CMR图像的质量和分辨率，缩短扫描时间，自动化测量心功能指标，无需对比剂生成增强图像等。暨南大学附属第一医院影像科张水兴教授团队分析总结GAN在CMR图像中的应用进展，并对面临的挑战和未来展望进行阐述，为早日实现其临床应用提供帮助。
该项目受到国家自然科学基金（81871323）广东省医学科学技术研究基金（A2022267）暨南大学中央高校青年基金（21621050）的资助。
【刘维肖,方进,王莹,等.生成对抗式网络在心脏磁共振中的应用[J].磁共振成像,2023,14(6):139-144.
DOI:10.12015/issn.1674-8034.2023.06.025.】
（作者：刘维肖，方进，王莹，莫笑开，张水兴）
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张水兴 教授
张水兴，暨南大学附属第一医院副院长、教授、主任医师、博士导师。
专业特长：长期从事头颈部肿瘤生物医学大数据及影像人工智能研究，在智能诊疗技术研发、临床应用及示范推广等方面取得系列成果。
社会兼职：广东省医院协会影像管理委员会主任委员，广东省卒中学会医学影像分会主任委员，广东省生物医学工程学会智能医学影像分会主任委员，广东省医院协会设备管理分会副主任委员，广东省医学会肿瘤影像与大数据分会副主任委员，中华医学会放射学分会头颈学组副组长，广东省医师协会放射医师分会对比剂学组组长。
获得成果、奖项、荣誉等：以第一完成人荣获广东省科技进步一等奖、广东医学科技奖二等奖，中华放射学会“杰出青年奖”。在《Journal of Clinical Oncology》《Journal of Infection》《Lancet digital health》《Gastroenterology》《European Respiratory Journal》《JAMA Oncology》等国际知名期刊发表SCI论文160篇、ESI高被引4篇。
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2022年8月18日
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