医学图像的生成对抗网络 (MI-GAN)

Oct, 2018

Generative Adversarial Network for Medical Images (MI-GAN)

Talha Iqbal, Hazrat Ali

TL;DR本文提出了一种新的医学影像生成对抗网络 (MI-GAN)，可以用于合成视网膜图像及其分割掩模，以进行医学影像的监督分析，结果证明其在 STARE 数据集和 DRIVE 数据集上性能表现优异，达到了当时的最佳状态。

Abstract

deep learning algorithms produces state-of-the-art results for different machine learning and computer vision tasks. To perform well on a given task, these algorithms require large dataset for training. However, deep le

deep learning medical imaging generative adversarial network retinal images segmentation

发现论文，激发创造

GAN 增强：使用生成对抗网络进行训练数据增强

本文使用生成式对抗网络（GAN）生成的合成数据来增加医学成像训练数据集的样本数量，从而提高监督式机器学习算法对图像分割任务的性能。

Oct, 2018

利用 GAN 增强医学图像从有限数据中合成逼真图像

通过引入生成对抗网络（GANs）的创新方法，我们提出了一种合成医学图像的方法，通过深度卷积神经网络（CNNs）架构的生成器和鉴别器网络以及对抗训练方法，即使在有限的真实医学图像数据训练下，也能生成逼真的合成图像，并成功模拟了真实医学图像的结构和纹理特征。

May, 2024

基于 DatasetGAN 的医学影像应用：初步研究

利用现代生成对抗网络训练的 DatasetGAN 可以高质量合成带分割信息的图像，本研究探索 DatasetGAN 在医学成像中的应用，并就其独特特征提出三项优化建议，进而使用合成数据集训练了一个预定义的图像分割技术。结果表明 DatasetGAN 的效果显著且具有潜在用途。

Feb, 2022

生成对抗网络用于数据增强

使用生成对抗网络 (GANs) 来扩充医疗领域中用于训练人工智能模型的可用数据集是可行的，然而仍需在医学影像使用 GANs 方面进行更进一步的研究以确保生成的影像质量高并适用于临床环境。

Jun, 2023

医学图像分析中的 GANs

该综述性论文详细讨论了 GAN 在医学图像分析中的应用，强调了其用于数据模拟和标注数据稀缺性方面的潜在优势，并讨论了未来的研究方向。

Sep, 2018

医疗影像生成对抗网络：综述

本文综述了在医学图像方面使用对抗性训练方案的最新进展，这种方法利用生成对抗网络，能够在不显式建模概率密度函数的情况下生成数据，具有域自适应、数据增强和图像处理等优点。

Sep, 2018

双对抗生成网络生成的合成医学图像

该研究提出了一种基于生成对抗网络的新型双阶段流水线，用于从医学图像数据中生成合成医学图像，并开发了 SynthMed 在线数据库以促进医学图像任务的发展。

Sep, 2017

使用生成对抗网络进行医学图像合成的数据增强和匿名化

本研究中，我们提出了一种使用生成性对抗网络通过在两个公共数据集上训练生成合成 MRI 图像的方法，以产生具有脑肿瘤的合成异常 MRI 图像。结果表明这些合成图像提供两个独特的好处，第一是作为数据增强的一种方式，可以提高肿瘤分割的性能，第二，证明了生成模型作为匿名化工具的价值，通过使用合成数据，实现了与实际患者数据训练具有可比性的肿瘤分割结果。这些结果为解决医学成像中机器学习面临的两个最大挑战，即病理发现的小发生率和患者数据共享的限制，提供了潜在的解决方案。

Jul, 2018

远程感知图像中的数据增强和适应的条件生成对抗网络

使用 GAN 将给定的标记遥感图像拓展成更大的数据集并评测其对于物体检测任务的性能提升。

Aug, 2019

生成对抗网络用于大脑影像合成的综述

本文主要介绍了使用生成对抗网络（GAN）进行医学图像合成的研究。作者总结了最近应用 GAN 进行交叉模态大脑图像合成的进展，包括 CT 合成 PET、CT 合成 MRI、MRI 合成 PET 以及相反的方向。

May, 2023