粗读PSIGAN: Joint Probabilistic Segmentation andImage Distribution Matching for UnpairedCross-Modali
这篇文章看起来贼复杂，变量一大堆，所以我也不知道我看懂没有。
因为MRI质量更佳，但现有图像以CT图像更多，所以作者就想充分利用有标注的CT图像来辅助模型分割无标注的，且与CT图像不成对的MRI图像。
为了达到目的，作者训练一个GAN，让其根据CT图像生成这幅图像对应的MRI图像，这一部分利用DM分辨图像为真实MRI还是生成的MRI。之后，再训练分割网络，根据GAN生成的MRI和这幅图像原有的标签进行训练。
因为真实图像和生成图像尽可能地缩小了差距，但有可能还有域差异。因此，分割两种图像的编码器不同，解码器一样。为了使分割真实图像的编码器尽可能优秀，还要通过Dstruct指导，缩小两种图像的分割结果差异。
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