摘要
生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)作为深度学习下无监督学习的典型方法,使用深度学习的计算机辅助诊断系统目前已经覆盖病灶检测、病理诊断、放疗规划和术后预测等各临床阶段,在医学图像领域取得了许多显著的成果。首先介绍了医学图像领域存在的基本问题,并简单介绍了生成对抗网络模型的基本含义和对抗过程。其次总结了基于生成对抗网络模型的方法在低剂量CT降噪、脑肿瘤分割、视网膜和神经元图像合成以及欠采样MR图像重建等方面的一些应用。最后给出了生成对抗网络模型的不足和未来研究方向。
作者
梁富娥
张伟
吕珊珊
顾旋
刘东华
LIANG Fue;ZHANG Wei;LV Shanshan;GU Xuan;LIU Donghua
出处
《信息技术与信息化》
2022年第2期25-28,共4页
Information Technology and Informatization
基金
甘肃中医药大学科学创新基金资助项目(项目编号:KCYB2018-6)。
