生成对抗网络在CT与MR图像虚拟生成中的研究进展

Research progress of generative adversarial networks in the virtual generation of CT and MR images

深度学习可以自动提取图像特征,而基于深度学习的生成对抗网络(GAN)可以通过学习图像特征,生成临床所需的高质量虚拟医学影像图像,是医学影像人工智能领域的热点研究方向。目前,已有较多学者对基于GAN虚拟生成图像进行了初步研究。本文对GAN结构进行了概述,综述了GAN在CT/MR单模态图像虚拟生成和CT-MR间跨模态图像虚拟生成方面的最新研究进展,并对其面临的挑战和应用前景进行总结和展望。