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人脑由约860亿个神经元组成，易受多种疾病影响，包括感染、肿瘤和神经退行性疾病。早期诊断至关重要，因为它显著影响治疗结果和患者的生活质量。传统诊断方法常常难以捕捉早期病理变化的细微之处，使得MRI等先进成像技术成为必要选择。MRI因其能够揭示结构和功能异常而不需要电离辐射，尤其受到重视。
GAI包括多种模型，旨在从数据分布中学习并生成新数据实例，反映训练集的特征。这一能力在医学影像中尤为重要，因为数据的稀缺性和变异性常常带来挑战。综述讨论了五种基础GAI模型：生成对抗网络（GAN）、扩散模型、Transformer、变分自编码器（VAE）和自回归模型。
GAN由两个神经网络构成——生成器和判别器，它们通过竞争过程进行交互。生成器创建合成数据，而判别器则评估其真实性。这种对抗性训练提高了生成图像的真实性，使GAN在提升MRI图像质量、分割病变和解决数据稀缺问题上表现突出。例如，GAN被用于合成缺失的MRI序列，从而显著改善肿瘤分割结果。
受物理扩散过程启发，扩散模型通过逐渐向数据添加噪声并学习逆转该过程来生成图像。它们在生成高分辨率图像方面表现出色，能够有效保留细节，适合分析复杂的脑部结构。这些模型在临床环境中对噪声的鲁棒处理能力，进一步提升了图像质量。
VAE扩展了传统自编码器框架，加入了概率元素，使其能够生成高质量图像并捕捉复杂的数据分布。在脑部MRI分析中，VAE在术后结果预测和肿瘤亚区分割等任务中表现出色，帮助实现精准诊断。
自回归模型按序列生成数据，利用过去的输出为未来预测提供依据。这一特性在分析时间序列数据（如功能MRI研究）时尤为有效。它们在脑连接性分析中的应用展示了其在理解脑部疾病时间动态方面的实用性。
将GAI模型整合到MRI分析的临床工作流程中带来了诸多优势。这些模型不仅提升了MRI图像的质量，还促进了复杂数据的分析。例如，GAI可以通过生成合成图像来解决数据稀缺问题，从而增强有限数据集的可用性，这在阿尔茨海默病等早期变化细微且难以检测的条件下尤为重要。GAI模型在数据预处理、图像分割和特征提取方面表现出色。通过复杂算法，这些模型能显著提高诊断准确性。例如，GAN被用于减少MRI图像中的运动伪影，从而提升诊断结果的清晰度和可靠性。
尽管GAI在脑部MRI分析中展现出良好的应用前景，但仍存在一些挑战亟待解决。首先，对高质量训练数据的依赖至关重要，GAI模型的有效性依赖于输入数据的多样性和代表性。研究人员正在积极探索提高数据预处理技术的方法，以确保模型在强大数据集上进行训练。此外，将GAI模型整合进现有临床系统也面临后勤和监管挑战，确保符合医疗标准并维护患者隐私是关键。持续监测和迭代更新模型将是适应不断变化的临床需求和提高性能所必需的。综述还指出了未来研究的潜力，包括探索结合不同GAI方法优势的混合模型，这种综合策略可能在理解脑部疾病病理和开发更有效的诊断工具方面带来突破。
通讯作者：王治国（左），张国旭（右）
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