换一批基于深度学习的图像生成技术在跨模态医学图像生成中的应用进展
Application progress of image-to-image translation techniques based on deep learning in the field of radiology
摘要随着深度学习的不断发展和计算机算力的不断增强,基于深度学习的图像生成模型在医学图像生成领域的研究成果逐渐增多,优秀的生成效果展现出了其巨大的临床应用潜力.目前,以生成对抗网络(GANs)为代表的跨模态图像生成技术正在成为人工智能在医学影像学前沿研究的热点.本文首先介绍了GANs的基本原理,总结归纳了近年来基于GANs的图像生成技术在跨模态医学图像生成中的应用,并提出了跨模态医学图像生成技术面临的挑战,以促进基于深度学习的图像生成技术在跨模态医学图像生成研究领域的进一步应用,并为更深入的临床应用研究提供参考.
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关键词
深度学习医学图像图像生成生成对抗网络Deep LearningMedical imagesImage-to-Image translationGenerative adversarial networks
栏目名称
DOI
10.20258/j.cnki.1006-9011.2025.04.031
发布时间
2025-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（82202114）
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