DAC-GAN模型构建方法及在乳腺MR图像中的应用

摘要

本发明公开了一种DAC‑GAN模型构建方法及在乳腺MR图像中的应用，步骤1、获取乳腺MR图像数据集D，所述数据集D内数据包括M个患者的T1WI序列、DWI序列、T2WI序列、DCE动态增强序列图像以及该患者的诊断结果；步骤2、将步骤1得到的数据集D中M个T1WI序列图像设为T1数据集，将DCE动态增强序列图像设为DCE数据集；步骤3、将步骤2得到的T1数据集和DCE数据集进行灰度值归一化，步骤4、通过引入Non‑local注意力网络和Channel‑attention网络改进现有的GAN模型得到构建DAC‑GAN模型，通过该模型可对待测乳腺MR图像进行推演。