摘要

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背景：

基于GAN的融合方法存在训练不稳定，提取图像的局部和全局上下文语义信息能力不足，交互融合程度不够等问题

贡献：

提出双耦合交互式融合GAN（Dual-Coupled Interactive Fusion GAN，DCIF-GAN）：

1. 设计了双生成器双鉴别器GAN，通过权值共享机制实现生成器之间和鉴别器之间的耦合，通过全局自注意力机制实现交互式融合；
2. 设计耦合CNN-Transformer的特征提取模块（Coupled CNN-T ransformer Feature Extraction Module, CC-TFEM）和特征重构模块（CNN-T ransformer F eature Reconstruction Module, C-TFRM），提升了对同一模态图像内部的局部和全局特征信息提取能力；
3. 设计跨模态交互式融合模块（Cross Model Intermodal Fusion Module, CMIFM），通过跨模态自注意力机制，进一步整合不同模态间的全局交互信息。

结果：

在肺部肿瘤PET/CT医学图像数据集上进行实验，模型能够突出病变区域信息，融合图像结构清晰且纹理细节丰富。

1. 引言

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• CT——结构信息，分辨率高

• PET——功能信息

• 传统：Fusion GAN、FLGC-Fusion GAN

• 双判别器：D2WGAN、DDcGAN、DFPGAN

• 多生成器多判别器：MGMDcGAN、RCGAN

贡献：

1. 提出跨模态耦合生成器，处理PET图像中的病灶目标和CT图像中丰富的纹理特征，学习跨模态图像之间的联合分布；提出跨模态耦合鉴别器分别用于计算预融合图像与CT和PET图像间的结构差异，并使训练过程更加稳定。
2. 设计耦合CNN-Transformer特征提取模块和CNN-Transformer特征重构模块，结合了Transformer和CNN的优势，在挖掘源图像中局部信息的同时也能学习特征之间的全局交互信息，实现更好的跨模态互补语义信息集成。
3. 提出基于SwinTransformer的跨模态交互式融合模块，通过跨模态自注意力机制，可以进一步整合不同模态图像之间的全局交互信息。

2. 双耦合交互式融合DCIF-GAN

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2.1 整体网络结构

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网络结构：

生成器由基于耦合CNN-Transformer的特征提取模块、跨模态与融合模块和基于联合CNN-Transformer的特征重构模块构成。
鉴别器由四个卷积块和一个Linear层构成，鉴别器的“耦合”通过网络最后几层共享权值，此操作可以有效降低网络的参数量。
关键：权值共享

第一生成器G1的目的是生成具有CT图像纹理信息的预融合图像FCT，
第一鉴别器D1的目的是计算FCT与源PET图像的相对偏移量并反馈，以增强FCT中的功能信息；
第二生成器G2用于生成具有PET图像功能信息的预融合图像FPET，
第二鉴别器D2计算FPET与源CT图像的相对偏移量并反馈，以增强FPET中的纹理信息。
随着迭代次数的增加，两个生成器都可以生成足以欺骗鉴别器的预融合图像，生成的图像分别会相对偏向于其中一幅源图像，故将生成的两幅预融合图像进行加权融合，得到最终的融合图像IF。

网络的极大极小博弈可以表示为:
$$\begin{array}{r}\underset{G_1,G_2}{\min }\underset{D_1,D_2}{\max }L(G_1,G_2,D_1,D_2)={\mathbb{E}}_{I_{PET}}\left[\log D_1(I_{PET})\right]+{\mathbb{E}}_{I_{CT}}\left[\log (1-D_1(G_1(I_{CT})))\right]+{\mathbb{E}}_{I_{CT}}\left[\log D_2(I_{CT})\right]+{\mathbb{E}}_{I_{PET}}\left[\log (1-D_2(G_2(I_{PET})))\right]\end{array}$$

2.2 耦合生成器结构

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生成器网络结构：

CNN能简单有效提取信息，但感受野有限，捕捉全局背景信息能力弱；
Transformer将整个图像转换为一维向量组输入（解决感受野有限），使用自注意力捕获全局信息（解决只提取局部信息），但全局信息的秩低，降低了前景和背景的可辨别性，融合不明显。

2.2.1 耦合CNN-Transformer特征提取模块（CC-TFEM）

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基于CNN的浅层特征提取，局部特征；
基于Swin-Transformer的深层特征提取，全局特征。

2个卷积块+4个STB块
卷积块：一个卷积层（size=3, stride=1）+一个Leaky ReLU层

两个生成器权值共享：

1. 有助于学习多模态图像的联合分布；
2. 减少参数量。

通过浅层特征提取模块HSE(.)提取源图像$I_{CT}$和$I_{PET}$的浅层特征$F_{SF}^{CT}$和$F_{SF}^{PET}$；
通过深度特征提取模块HDE(.)从$F_{SF}^{CT}$和$F_{SF}^{PET}$中提取深度特征；
将$F_{DF}^{CT}$和$F_{DF}^{PET}$输人到跨模态预融合模块(CMIFM)中进行融合。
表述为:
$$\left[\begin{array}{c}{F}_{SF}^{CT},F_{SF}^{PET}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{H}_{SE}(I_{CT}),H_{SE}(I_{PET})\end{array}\right]$$
$$\left[\begin{array}{c}{F}_{DF}^{CT},F_{DF}^{PET}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{H}_{DE}(F_{SF}^{CT}),H_{DE}(F_{SF}^{PET})\end{array}\right]$$

特征提取模块：

Swin Transformer的局部注意力和窗口机制有效地降低了计算量。
W-MSA（Weighted Multi-Head Self-Attention）将输入特征$F^{H\times W\times C}$划分为不重叠的$M\times M$的局部窗口，重构为$\frac{HW}{M^2}\times M^2\times C$；每个窗口执行自注意力操作，局部窗口特征$X\in {\mathbb{R}}^{M^2\times C}$，经过三个线性变换矩阵$W^Q\in {\mathbb{R}}^{M^2\times C}$，$W^K\in {\mathbb{R}}^{M^2\times C}$，$W^V\in {\mathbb{R}}^{M^2\times C}$投影到Q，K，V：
$$[Q,K,V]=[X{W}^Q,X{W}^K,X{W}^V]$$
注意力权重为：
$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}+B\right)V$$
$d_k$是建的维数，B是相对位置编码。
多头自注意力并行执行h次注意函数，并将每个注意力头的结果连接起来。
通过由两个多层感知器（MLP）层组成的前馈网络（Feed Forward Network, FFN）来细化W-MSA产生的特征向量，表述为：
$${\tilde{Z}}^l=\text{MSA}(\text{LN}(Z^{l-1}))+Z^{l-1}$$
$$Z^l=\text{FFN}(\text{LN}({\tilde{Z}}^l))+{\tilde{Z}}^l$$
前馈网络FNN(∙)，表述为：
$$FFN(X)=GELU(W_1+b_1)W_2+b_2$$
GELU为高斯误差线性单元。

Swin Transformer 层计算注意力的滑动窗口机制，W-MSA的弊端在于窗口之间的相互作用较弱，引人SW-MSA模块，向左上方向循环移动，产生新的批窗口。

2.2.2 跨模态交互式融合模块（CMIFM）

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4个融合块（FB）

通过自注意力将特征图映射到Q、K、V，通过跨模态自注意力交换K、V，实现全局特征融合。

其余小块类似2.2.1。

跨模态融合单元的过程定义为：
$$\begin{array}{rl}[Q_1,K_1,V_1]& =[X_1{W}_1^Q,X_1{W}_1^K,X_1{W}_1^V]\\ [Q_2,K_2,V_2]& =[X_2{W}_2^Q,X_2{W}_2^K,X_2{W}_2^V]\\ {\text{Attention}}_1(Q_1,K_2,V_2)& =\text{softmax}\left(\frac{Q_1{K}_2^T}{\sqrt{d_k}}+B\right)V_2\\ {\text{Attention}}_2(Q_2,K_1,V_1)& =\text{softmax}\left(\frac{Q_2{K}_1^T}{\sqrt{d_k}}+B\right)V_1\\ {\tilde{Z}}_1^l& =W-\text{MSA}(\text{LN}(Z_1^{l-1}))+Z_1^{l-1}\\ {\tilde{Z}}_2^l& =W-\text{MSA}(\text{LN}(Z_2^{l-1}))+Z_2^{l-1}\\ Z_1^l& =\text{FFN}(\text{LN}({\tilde{Z}}_1^l))+{\tilde{Z}}_1^l\\ Z_2^l& =\text{FFN}(\text{LN}({\tilde{Z}}_2^l))+{\tilde{Z}}_2^l\end{array}$$

对于 CT 域中的 Q1，它通过对 PET 域中的 K2和 V2进行注意力加权来整合跨模态信息，同时通过残差连接保留 CT 域中的信息，PET 域中同理。

$$F_{\text{DF}}^{\text{CT}}=H_{\text{conv1}}(F_{AF}^{CT})$$
$$F_{\text{DF}}^{\text{PET}}=H_{\text{conv2}}(F_{AF}^{\text{PET}})$$
$F_{AF}^{CT}$和$F_{AF}^{\text{PET}}$表示CMIFM以$F_{DF}^{CT}$和$F_{DF}^{\text{PET}}$为输入而融合输出的特征；
$H_{\text{conv}}$表示具有空间不变滤波器的卷积层；
$F_{AF}^{CT}$和$F_{AF}^{\text{PET}}$表示融合的 CT 图像和 PET 图像的深度特征。

2.2.3 CNN-Transformer 特征重构模块（CTFRM）

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2个STB块+2个卷积块（size=3, stride=1）+Leaky ReLU

生成预融合的图像
表述为：
$$F_{FSF}^{CT}=H_{DR}(F_{FDF}^{CT}+F_{SF}^{CT})$$
$$F_{FSF}^{PET}=H_{DR}(F_{FDF}^{PET}+F_{SF}^{PET})$$
$$F^{CT}=H_{SR}(F_{FSF}^{CT})$$
$$F^{PET}=H_{SR}(F_{FSF}^{PET})$$
$H_{DR}$是STB块的深度特征重构单元；$H_{SR}$是基于CNN的浅层重构单元。

2.2.4 损失函数

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以第一生成器为例：

G1总损失：
$$L_{G1}=\Phi (G_1)+\alpha L_{\text{content}1}$$
$\Phi (G_1)$表示对抗损失，$L_{content1}$表示G1从源图像到预融合图像的损失，$\alpha$表示控制源PET图像信息含量比例。

$\Phi (G_1)$对抗损失：
$$\Phi (G_1)=\frac{1}{N}\sum _{n=1}^N{\left(D_1(F_{CT}^n,I_{PET}^n)-I_{PET}^n\right)}^2$$
$L_{content1}$内容损失：
$$L_{\text{content}1}=L_{\text{int}(CT)}+\mu L_{\text{ssim}(CT)}$$
$L_{int}$ 和 $L_{ssim}$ 表示强度损失函数和结构相似度损失函数，μ 表示正则化参数。

第二生成器同理。

2.3 耦合鉴别器结构

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不仅要考虑生成器和鉴别器之间的对抗关系，还要考虑两个鉴别器之间的平衡。

4个卷积块+1个线性层
卷积块：1个卷积层(size=3, stride=2, channel=32, 64, 128, 256)+1个BN层+1个Leaky ReLU层。
线性层：将特征图转化为输出，表示融合图像与相应源图像之间的相对距离。
鉴别器中第三、第四卷积块和线性层的共享权值。

以第一鉴别器为例：

D1的目的是通过损失函数使第一个预融合图像$F_{CT}$逼近源PET图像：
D1的损失函数表示为：
$$L_1=D_1(I_{PET},F_{CT})$$
D1的函数表示为：
$$D_1(I_{PET},F_{CT})=C_1(I_{PET})-E_{F_{CT}}(C_1(F_{CT}))$$
E是期望输出值，C1表示第一鉴别器的非线性变换。

跨模态耦合鉴别器允许单个生成的图像具有相反图像的信息。但所得到的图像仍有一定程度的偏置，因此将生成的两幅图像进行平均，得到最终的融合结果F为：
$$F=0.5\times (F_{CT}+F_{PET})$$

3. 实验结果与分析

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3.1 实验设置

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数据集：1000 组已配准的肺部肿瘤PET和CT影像。
图像大小：356 pixel×356 pixel
将原始 RGB 三通道图像转换为灰度图像。
按照 6∶2∶2 比例划分为训练集、验证集和测试集。

lr=0.0001, epoch=1000, batch=4

评价指标：AG、SF、SSIM、SD、MI、PSNR、IE、$Q^{AB/F}$

3.2 对比试验

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3.2.1 实验一：PET/CT肺窗

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实验一图像融合结果：

实验一图像融合结果评价：

3.2.2 实验二：PET/CT纵膈窗

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实验一图像融合结果：

实验一图像融合结果评价：

3.3 消融实验

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Network1：单生成器单鉴别器GAN
Network2：跨模态耦合生成器和跨模态耦合鉴别器
Network3：耦合 CNN-Transformer 特征提取模块
Network4：跨模态特征融合模块

消融实验结果：

消融实验结果评价：

4. 结论

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本文模型得到的融合图像符合人类视觉感知，能够较好地融合 PET 图像中的病灶信息和 CT 图像中的纹理信息，有助于医生更快速、更精准地定位肺部肿瘤在解剖结构中的位置。