Unified Attentional Generative Adversarial Network for Brain Tumor Segmentation From Multimodal Unpaired Images
作者信息，
Wenguang Yuan， 华南理工
基于StarGAN的改进工作，脑部多模态影像合成用于肿瘤分割。
Method
相比 stargan，3点改进：
1、改进一：引入了肿瘤分割loss；
2、改进二： 上(b)中所示的结构，Generator和Segmentor有共享层，该结构的idea来自这篇文章（如下图所示）
3、改进三： attention模块
在解码器decoder上使用attention block，concat部分是unet本来就有的结构。整个模块的改进为，把另一任务的encoder（改进二中提到，网络有两个encoder，decoder，分别做generation和segmentation）中对应level的特征attention后与本任务encoder 的特征相加。
实验结果
数据集 Brain Tumors Task of Medical Segmentation Decathlon
比较了proposed method 对肿瘤分割的提升效果
我的笔记
1、既然是多模态影像合成，很明显本文章缺少了生成影像质量比较的实验。
2、没有和其他GAN结构比。