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MR-Linac 上基于循环一致性生成对抗网络的合成 CT 用于 MR-only 自适应放射治疗
通过深度学习生成的人工合成 CT 图像可用于 MR 引导下的自适应放射治疗中的剂量计算和优化，提高治疗计划的模拟和自适应规划效率。
PDF7 months ago
无监督医学图像领域适应的结构保持循环生成对抗网络
本论文介绍了一种结构保持 Cycle-GAN (SP Cycle-GAN) 模型，通过在整个 Cycle-GAN 训练过程中强制执行分割损失术语，促进医学结构的保护，并证明了其在多个数据集上的运行优于基线方法和标准 Cycle-GAN 域自
PDFa year ago
Cycle-GAN 用于眼动跟踪
本文介绍了一个对于眼动追踪任务使用 Cycle-GAN 方法的非典型实现。
PDF2 years ago
利用深度生成混合网络和敌对对偶辨别器进行非并行情感转换
提出了一种新颖的情感语音转换方法，采用变分循环生成对抗网络（VC-GAN）在没有平行训练数据的情况下进行转换，并通过基本频率轮廓的生成模块进一步优化训练过程，可以实现高质量的情感转换语音的合成。
PDF4 years ago
基于合成和修补图像的 MR-CT 对准用于肝肿瘤热消融的图像引导
本文提出了一种快速的 MR-CT 图像配准方法，通过 Cycle-GAN 生成的合成 CT 图像将术前 MR 图像叠加到术中 CT 图像上，然后使用基于部分卷积的网络对 iCT 图像进行修复和无监督配准网络对 pMR 和 inpCT 图像进
PDF5 years ago
通过对抗学习分离音频表示进行无平行数据的多目标语音转换
该研究提出了一种使用循环一致性对抗网络（Cycle-GAN）和自编码器的声音转换和身份识别方法，可将声音转换为多种不同的说话者，同时实现了说话人特征和语言内容的分离。初步实验结果表明，在没有平行数据的情况下，可取得非常好的语音质量。
PDF6 years ago