大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习实战101-基于生成对抗网络GAN在医学核磁共振跨模态的应用,以及性能优化,并结合代码实例进行说明。在医学影像领域,跨模态重建是一项前沿技术,旨在解决多模态影像获取受限的问题。这项技术的核心目标是 利用现有的一种模态影像数据,生成另一种模态的影像 ,从而为临床医生提供全面的诊断信息
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GAN_4">一、生成对抗网络GAN概述
GAN_6">GAN基本原理
生成对抗网络(GAN)是一种革命性的深度学习模型,在医学影像领域展现出巨大潜力。其核心在于 生成器(G)和判别器(D)的对抗博弈 :
- 生成器 :负责将随机噪声转化为逼真的样本
- 判别器 :则判断输入是否来自真实数据集
这种动态平衡推动双方持续改进,最终使生成器能够创造出高质量的合成图像。GAN的基本结构包含两个关键组件:生成器和判别器,它