基于生成式对抗网络技术合成医学图像的研究进展与展望

• 作者: 张杰 张梦圆 李贤威 王亚林 赵惠军
• 来源期刊: 医疗卫生装备
• 学科: 医学
• 关键词: 生成式对抗网络 医学图像合成 医学图像转换 深度学习 图像重建 医学影像
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 93-98
• 页数: 6页
• 分类号: R318|R319
• 字数: 4463字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19745/j.1003-8868.2019257

摘要

介绍了生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的基本架构及其在几个方面的改进,在同模态医学图像的合成、不同模态医学图像的转换、医学图像的降噪与超分辨力、医学图像的重建以及三维医学图像处理5个方面分析了基于GAN的医学图像合成研究进展.指出了在不同模态的图像重构过程中引入GAN,提高图像质量和重构效率;通过GAN处理医学图像,运用获取的丰富信息实现对临床诊疗的直接支持,是下一步的重点研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张杰	解放军总医院第六医学中心医学工程科	27	128	6.0	10.0
2	赵惠军	解放军总医院第六医学中心医学工程科	2	11	2.0	2.0
3	李贤威	解放军总医院第六医学中心医学工程科	2	11	2.0	2.0
4	王亚林	解放军总医院第六医学中心医学工程科	2	11	2.0	2.0
5	张梦圆	解放军总医院第六医学中心医学工程科	1	3	1.0	1.0