一种基于生成对抗网络的R2*图像合成方法

本发明提供一种基于生成对抗网络的R2*图像合成方法，包括S1、数据预处理：从MEGRE序列中计算并校正R2*值；S2、ROI分割：将R2*图与AALv3模板匹配后，从合成图和真实图中提取感兴趣区域的平均R2*值；S3、GAN模型：生成器输入T1加权图像与T2加权图像，生成相应的R2*图像；鉴别器区分由生成器生成的合成的R2*图像和由真实的MEGRE序列得到的真实的R2*图像；S4、生成图像的定量评估：采用归一化均方误差、峰值信噪比和结构相似性指数来评估合成图像与真实R2*图之间的相似性；S5、统计分析：分析比较合成图与真实R2*图中所述感兴趣区域的R2*值。本发明实现从医学图像合成与处理角度为类似帕金森疾病的神经退行性病变提供有力的辅助诊断。