综合正电子发射断层扫描/磁共振成像（PET/MRI）扫描仪通过PET和形态信息促进了同时获得代谢信息，并使用MRI进行了高软组织对比度。尽管PET/MRI促进了捕获高精度融合图像，但其主要缺点可以归因于进行衰减校正时遇到的困难，这对于定量PET评估是必不可少的。合并后的宠物/MRI扫描需要从MRI中产生衰减 - 校正图，这是由于伽马射线衰减信息与MRI之间没有直接关系。尽管可以轻松地为头部和骨盆区域执行基于MRI的骨组织分割，但通过胸部CT生成来实现准确的骨骼分割仍然是一项艰巨的任务。这可以归因于胸部发生的呼吸和心脏运动，以及其解剖学上复杂的结构和相对较薄的骨皮质。本文提出了一种方法，可以通过使用独立于模态的邻域描述符（思维）添加结构性约束，从而最大程度地减少解剖结构变化，而无需人类注释，从而将结构性变化（MID）添加到可以转换不配对图像的生成对抗网络（GAN）中。在这项研究中获得的结果揭示了拟议的U-Gat-It +思维方法，以优于所有其他竞争方法。这项研究的发现暗示了可能在没有人类注释的情况下从胸部MRI中合成临床上可接受的CT图像的可能性，从而最大程度地减少了解剖结构的变化。
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