换一批注意力增强的生成对抗网络在医学图像生成领域的研究与应用
Research and Applications of Attention-Enhanced Generative Adversarial Network in Medical Image Generation
摘要生成对抗网络(GAN)以其卓越的图像生成能力,在医学图像数据增强和质量优化等任务中展现出重要的研究价值与应用潜力.然而,传统GAN模型仍面临鲁棒性不足和泛化能力受限等关键挑战.为解决上述问题,注意力机制凭借其对全局特征关联性建模与关键区域聚焦的优势,为提升GAN的医学图像生成性能提供了有效技术路径.近年来,二者的协同融合已成为去噪、重建和跨模态转换等医学图像处理任务的研究热点.系统综述近5年间(2019～2024年)基于注意力增强的GAN技术在医学图像生成中的研究进展.首先概述经典GAN架构与主流注意力模块的理论基础;继而从任务驱动角度,重点回顾和分析注意力机制对GAN在图像生成质量和病理特征保持等方面性能的增强作用;最后剖析当前面临的技术瓶颈及未来的研究方向.通过多维度的分析与讨论,旨在为医学数据集拓展和图像质量提升等技术优化提供理论支持和实践参考.
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关键词
生成对抗网络注意力机制医学图像生成数据增强跨模态转换generative adversarial networkattention mechanismmedical image generationdata augmentationcross-modal generation
分类号
R318（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.0258-8021.2025.04.010
发布时间
2025-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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