简介：本文介绍了一种基于Generative Adversarial Networks (GAN)的技术——3D MRI GAN，用于将三维T1加权(T1w)磁共振(MR)图像转化为对应的T2加权(T2w)解剖图像。此技术旨在提高医学影像分析的效率和准确性。
用于3D图像到图像翻译的生成对抗网络旨在训练一个模型，以从T1w图像创建T2w图像，并且可以反向操作。该模型接受完整的3D NIfTI格式输入，并能够直接生成相应模态的3D体积。
此研究基于Per Welander和Anders Eklund的工作开展。
在训练这一网络时面临的一大挑战是内存限制问题，因为整个数据集必须存储在GPU内存中才能实现合理的训练时间（少于一周）。为了进行这项3D GAN的研究，我们使用了一台配备有32GB RAM的NVIDIA Tesla V100 GPU。如果RAM不足，则可能会出现内存溢出错误。
系统设置：
- 训练是在配备了CUDA版本10.2.89的NVIDIA Tesla V100上进行。
- 所需Python软件包的具体版本信息保存在requirements.txt文件中，建议将这些依赖项安装在一个虚拟环境中以避免冲突。例如：
```
python3 -m venv env
source env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
```
5星
