Dec, 2023

基于遗传算法的医学图像生成的生成模型

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TL;DR医学成像是诊断和治疗疾病的重要工具，缺乏医学图像可能导致不准确的诊断和无效的治疗。生成模型通过从现有数据集中生成新数据并检测其中的异常来解决医学图像短缺问题。本文提出了 GAN-GA，一种通过嵌入遗传算法进行优化的生成模型。该模型在保留独特特征的同时提高了图像的保真度和多样性。该方法改进了医学图像的质量和保真度，是图像解释的重要方面。通过使用 Frechet Inception Distance（FID）来评估合成图像，将 GAN-GA 模型应用于生成急性淋巴细胞白血病（ALL）医学图像。实验结果表明，所提出的优化 GAN-GA 在 FID 得分上提高了约 6.8％，特别是在前期训练阶段。源代码和数据集可在此 URL 找到。
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发现论文，激发创造
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    Aug, 2022

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    Jul, 2023

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