第 1 章 绪论
1.1 研究背景和意义
随着互联网的飞速发展，在短短几十年的时间里，互联网经历了从文本网页到声音再到图片以及视频的发展，互联网用户每天通过互联网上传和下载大量的信息，因此互联网的数据量也从之前的 GB 级别发展到如今的 PB 甚至 ZB 级别。巨大的数据量蕴含着大量对我们有益的信息，所以分析这些数据便成了一个非常重要的需求，也成了许多研究人员的研究目标。科研人员或是利用传统机器学习的算法、或是利用深度学习等人工智能算法解决了许多领域存在的问题，通过利用大量相关领域的数据来发掘人们忽略的或是一些有意义的知识。再加上计算机硬件领域的发展，各种高性能的计算机硬件设备开始出现并使用，使得计算机的计算能力变得越来越强，智能算法的应用领域也在不断地被拓展，促使人工智能算法更好地应用在图像处理的领域，互联网上大量的图像、视频等多媒体资料也为人工智能的发展提供了便利的条件。
人工智能和各领域的结合会给人类带来便利，使我们获得传统环境下难以发现甚至不能发现的知识。在医学领域，机器学习的常见算法包括决策树、K 近邻、支持向量机等算法能够通过处理文本数据来辅助医生进行疾病的诊断和预防，使得医生对患者疾病的诊断与预防更加的高效和准确。但是在磁共振成像 MRI 这类医疗图像数据集下，上述的算法所实现的效果并不是很理想。随后机器学习算法的一个分支——深度学习算法，便是科研人员在医学领域图像数据集下的一次有意义的尝试。深度学习的神经网络通过对大量原始图像的分析和学习，从最开始的低维特征中不断的提取和发现相对抽象的高级特征，来模拟我们人类大脑对外界事物学习认知的过程。这种算法能够相对的准确的处理医疗图像数据集上的一些问题。
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1.2 国内外研究现状
数据增强技术在人工智能与医疗领域相结合的过程中处于最基础，最重要的环节，训练一个性能好的医疗诊断预测算法需要大规模人工标注的训练数据集，小规模的图像数据集以及样本多样性低的数据集必然会影响算法的准确性，给算法带来过拟合或者不精准的风险。另外，医疗图像数据集的获取一开始就很困难，因为稀有疾病患病率低[28]以及会涉及到患者的隐私等，这使得医疗图像领域数据获取的途径得不到根本的改善。如何高效获得大规模人工标注的医疗图像数据成了大多科研人员面临的挑战，因此大量的图像数据增强算法应用在了医疗图像领域。
作为图像增强方法，传统的图像数据增强算法近年来应用较少，因为传统图像数据增强如翻转、平移、旋转、裁剪等算法，只能简单的增加数据集的大小，并不能为数据集增加一些新的图像信息，对图像数据集样本多样性并没有太大的作用，从而对整个医疗图像算法的研究起不到有效的改善。
虽然传统图像数据增强方法能够在一定程度上增加图像样本数据集的大小，但是并不能从根本上解决医疗图像数据稀少的问题，过多的使用传统图像数据增强方法还会增加过拟合的风险。因此大量的研究人员开始将生成式对抗网络思想应用到了医疗图像生成领域。
2016 年 Dong Nie 和 Roger Trullo[3]等人提出了一种用完全卷积网络为生成器的生成式对抗网络模型，这个模型被作者用来实现脑肿瘤 MRI 图像和 CT 图像间的转换[24]。该论文首先提出了一种基本的 3D 完全卷积网络结构来从 MRI 图像中估算 CT 图像，很好地解决了 2D 卷积神经网络中跨越切片时的不连续问题。其次，论文采用对抗训练策略来设计网络模型，通过额外添加一个判别器来促使生成器输出逼真的 CT 图像。该论文还将图像梯度差项添加到了生成器的损失函数中，起到了保持生成清晰的 CT 图像的目的，最后论文提出的算法采用了自动上下文模型迭代地改进了生成器的输出图像。论文提出的方法在真实数据集上进行评估，实验证明论文提出的模型可以有效地从 MRI 图像中预测出 CT 图像。性能也得到了提升，也是生成式对抗网络框架应用于医疗图像合成领域的第一个应用。
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第 2 章 相关技术理论介绍
2.1 传统数据增强技术
传统数据增强技术在图像处理初期拥有着非常重要的地位，它通过对图像的简单操作扩充了图像样本数据集，一定程度上提高了图像处理算法的性能。其中几个主要的增强技术如下所述：
1、翻转(Flip)
简单的对图像进行水平或者垂直翻转，通过翻转来达到图像数据集的扩充，缺点是不能得到有意义的图像扩充。
2、旋转(Rotation)
该方法一般会把图像的轴心当作旋转点，根据给定的角度来旋转图像，经过旋转获得的图像在维度方面可能会和原图像的维度存有差异，不过如果需要旋转的图像的形状是正方形，那么以 90°角度旋转图像将不会改变原图像大小。但是如果需要处理的图像是长方形，那么只有以 180°作为旋转角的旋转才能不改变原有图像的大小。
3、缩放比例(Scale)
图像的缩放分两种，一种是向外缩放的方法，处理后最终得到的图像大小将会大于原图像的大小。一般的图像操作方法都是从原图像中剪切出一部分区域，然后使剪切部分的大小等于原始图像的大小；另一种方法是向内缩放，处理方法则是按比例缩小原图像来得到最终的图像。
4、裁剪(Crop)
裁剪的处理方法不同于缩放方法，裁剪方法一般会随机地从原图像中抽取一部分，然后将抽取的这部分调整成和原图像一样的尺寸大小。这种处理技巧被称为随机裁剪。
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2.2 深度学习相关技术
自从 2006 年 Geoffrey Hinton[9]在论文中提出深度学习这个术语后，深度学习在最近的十几年中取得了非常大的进展。深度学习作为机器学习中十分令人振奋的一个分支，他利用海量的人工标注数据来训练计算机去做一些之前只有人类才能做的事情，例如怎样去分辨图像中有哪些物体、分辨语音内容等等。深度学习通常是“深度神经网络”的代称，深度神经网络从结构上来看包含了多个层，其中的每一个层又由多个节点组成。计算发生在每个节点上，每个节点都会将输入以及一系列的参数和权重进行计算，将输入进行增强或者抑制。这些输入-权重组合的结果将会被计算汇总，它们的总和会经过一个激发函数处理，通过这个函数来确认这个总和该如何在整个网络中进行传递，以及会对最终的结果产生什么程度的影响。深度学习网络模型包含两个鲜明的特征：
1.通过堆叠多层非线性结构的隐含层，实现复杂的非线性函数的拟合；
2.通过隐含层的结构，逐层提取特征，将前层提取的特征不断映射到新的抽象特征空间。
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3.1 Wasserstein GAN(WGANs) ....................... 21
3.2 ResNet ....................................... 23
3.3 改进模型 RGANs 的实现 ......................... 24
第 4 章 AUG-RGANs 在阿尔茨海默症数据集上的应用 ........ 33
4.1 AUG-RGANs 的网络结构介绍 ..................... 33
4.2 实验数据集 ................................... 34
4.3 实验环境 ..................................... 35
第 5 章 总结与展望 ................................... 44
5.1 工作总结 ..................................... 44
5.2 研究展望 ..................................... 45
第 4 章 AUG-RGANs 在阿尔茨海默症数据集上的应用
4.1 AUG-RGANs 的网络结构介绍
本文于第三章提出的 RGANs 通过改进 WGANs 的生成器部分使得整个模型在生成图像样本方面得到了提升，但是基于目前医疗图像样本的现状，很难有足够数量的样本提供给 RGANs 模型的判别器，使其更好地分辨生成器的伪造样本，
因此本文提出使用传统图像数据增强算法处理真实样本数据集并作为输入传给判别器，因为传统图像数据增强算法能够在一定程度上解决医疗图像样本稀少的问题，所以我们使用传统图像增强算法适当的增加真实样本的数量，丰富真实样本数据集的多样性。使判别器具有更好地分辨能力，从而使整个模型生成更逼真的医疗图像。
本文提出的 AUG-RGANs 的模型结构如图 4.1 所示：
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第 5 章 总结与展望
5.1 工作总结
随着计算机视觉领域的不断发展，计算机视觉算法与医疗领域的结合，给医疗领域带来了极大的便利，让人工智能辅助疾病的诊断和预防慢慢的成为了可能。但是训练一个性能良好的算法往往需要一个大规模人工标注的、样本多样性丰富的数据集，对于医疗领域来说，因为数据集不易获取、可能涉及到患者的隐私以及稀有疾病患病率低等原因，导致样本分布不平衡等因素使得算法面临过拟合的风险，一时给研究人员带来极大的困扰。随着生成式对抗网络(GANs)的提出，大量的学者开始投入到应用生成式对抗网络合成医疗图像这个领域当中，各种生成式对抗网络的变种模型被提出，更好的解决了医疗图像样本不足的困难。本文通过对各类 GANs 的研究与总结，提出一种新的基于 GANs 的医疗图像生成模型来解决上述问题，并通过实验验证了提出的模型生成图像的有效性。下面简要总结一下这个模型的主要创新点：
1．传统图像数据增强技术能够在一定程度上增加医疗图像数据集的规模，丰富图像样本的多样性，但是当增加的图像数据达到一个上限时就不能再提高算法的性能，反而会提高出现过拟合的风险，因此本文提出一个新模型用传统图像数据增强方法扩充的真实数据集作为判别器初始输入，来使判别器更好地学习真是样本和伪造样本的特征。
2．提出一种新的 NedNet 网络框架，并将其应用到 WGANs 中生成器的网络结构，用来解决原有生成器生成图像效果差、训练困难等问题，从而得到一种新的对抗生成网络模型——AUG-RGANs。通过对比试验结果，证明新模型的提出能增强生成图像的有效性，进一步提升数据集样本的多样性。
3．本文将提出的模型应用到了阿尔茨海默症 MRI 图像数据集上，通过综合处理阿尔茨海默症 MRI 数据集使得模型的生成器 G 能够生成有效逼真的图像，并且通过对比分类的准确率，证明了新模型生成的图像能够应用到医疗图像领域，解决了当前医疗图像领域数据样本稀少的困难。
参考文献（略）