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【中文期刊】 符炜浩 范应威 等 《北京生物医学工程》 2024年43卷6期 598-605页ISTIC
【摘要】 目的 为提高无配对参考图像的出血性脑卒中 CT 的图像质量,提出一种基于改进Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network,W-GAN)的CT图像去噪算法.方法 以W...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 刘羽轩 楚智钦 等 《南方医科大学学报》 2023年43卷8期 1402-1409页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 探讨基于物理模型的级联生成对抗网络使用原始的多回波多线圈k空间数据加速定量多回波多参数磁共振成像方法的可行性分析与解释.方法 提出了一种基于物理模型的级联生成对抗网络,利用多域信息联合训练以及通过系统矩阵学习图像重建所需的关键参数,并...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 江凯 杨凯 等 《中国计量大学学报》 2023年34卷3期 429-436页
【摘要】 目的:为了解决家用电子血压计自动检定系统因很难获取大量样本数据而导致品牌型号识别准确率不稳定的问题.方法:提出了一种基于生成对抗网络-卷积神经网络(GAN-CNN)的电子血压计品牌型号识别方法.在训练集中加入生成对抗网络(GAN)生成虚拟图...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 林铭俊 肖中举 等 《现代仪器与医疗》 2023年29卷5期 44-48页
【摘要】 随着人工智能技术的快速发展,运用心电图自动诊断模型辅助临床诊断成为一大研究热点,但仍存在着心电医疗数据难以获取、样本不平衡、数据隐私限制与泄露等问题.而大型免费医疗数据集的出现以及深度生成模型的发展,使得生成高质量的心电数据成为解决上述问题...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王坤庆 刘婧 等 《信息安全研究》 2022年8卷3期 223-234页
【摘要】 当前,联邦学习已被认为是解决数据孤岛和隐私保护的有效解决方案,其自身安全性和隐私保护问题一直备受工业界和学术界关注.现有的联邦学习系统已被证明存在诸多漏洞,这些漏洞可被联邦学习系统内部或外部的攻击者所利用,破坏联邦学习数据的安全性.首先对特...
【关键词】 联邦学习；隐私泄露；机密性、完整性、可用性模型；
- 概要：
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【中文期刊】 曹天杰 余志坤 等 《工程科学与技术》 2022年54卷2期 56-64页
【摘要】 针对现有对抗样本防御方法防御能力不足、时间消耗过高等问题,参考生成对抗网络与集成学习在对抗样本研究中的优势,本文提出一种基于生成对抗网络的对抗样本集成防御方法.该方法使用生成对抗网络训练多个能够消除对抗样本表面对抗扰动的生成器,使用集成学习...
- 概要：
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【中文期刊】 刘东 陈境宇 等 《云南大学学报（自然科学版）》 2022年44卷2期 271-280页
【摘要】 在乳腺癌筛查的计算机辅助诊断过程中,乳腺肿块的精确分割至关重要.?然而,乳腺肿块在X光成像中与背景灰度接近、形状不规则,使得精确分割面临很大挑战.?为进一步提升分割性能,提出一种基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块分割新方法.?首先,...
- 概要：
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【中文期刊】 窦育民 徐广伟 等 《无线互联科技》 2022年19卷12期 22-25,71页
【摘要】 文章介绍并构建了一个图像场景理解的语义标注系统,通过生成对抗网络模型方法语义分割图像.生成式对抗网络模型主导的科学成果不断成熟,拓展了构建图像标注的理论模型的应用空间,拓宽场景理解的精细度和多样化应用范围.
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 周燕玲 段金玲 等 《江西科学》 2022年40卷3期 581-584,595页
【摘要】 基于Tensorflow训练了人脸动漫化模型和风景动漫风格转换的模型,并将此模型转为可在PyTorch下使用,摆脱Tensorflow的环境限制,仅需配置PyTorch相关环境即可成功使用.通过这些模型,用户可以将现实世界的图片转换为动漫的...
- 概要：
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【中文期刊】 王继伟 王弘轩 等 《中国数字医学》 2021年16卷10期 93-97页ISTIC
【摘要】 目的:为了提高肺部疾病的临床诊断准确率及其手术成功率,需要对肺气管的影像进行准确的分割.方法:提出一种全新的针对肺气管图像的三维图像分割算法,将深度学习中的对抗生成网络结构(GAN)、密集连接网络模型(DenseNet)以及多尺度连接(Mu...
- 概要：
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