Oct, 2018

GAN 增强：使用生成对抗网络进行训练数据增强

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
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    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。

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    Aug, 2019

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    Oct, 2018

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    Apr, 2019

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    May, 2024

  • 基于 GAN 的胸部 X 光分类数据增强

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    Jul, 2021

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    Sep, 2018

  • 医学影像数据增强的深度学习方法综述

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    Jul, 2023