May, 2022

基于生成对抗网络的合成学习和用于脊柱放射线图像域的新型损失项

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TL;DR使用生成对抗网络合成异常脊柱放射图像，通过临床分类任务证明了合成数据的实用性和有效性，并且引入临床损失项可以提高生成准确度和加速模型训练；对于中小型医学数据集，微分隐私实现会严重妨碍 GAN 的训练。
generative adversarial networksspine radiographssynthetic dataclinical loss termdifferential privacy
发现论文，激发创造
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    Oct, 2023

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    Oct, 2018

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    Mar, 2024

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    Jul, 2018

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    Sep, 2018

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    Aug, 2022

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    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

  • 基于 GAN 的皮肤病变分析数据增广和匿名化：关键综述

    使用生成对抗网络进行皮肤病变分析的数据增强试验仅在分布不同的测试集上表现良好，在数据匿名化方面也只在分布不同的测试集上表现良好。因此，对于医学应用需要谨慎使用此技术。

    Apr, 2021

  • 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

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    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