7、人工智能在医疗与铁路检测领域的应用探索

人工智能在医疗与铁路检测领域的应用探索

1. GAN与CycleGAN在医疗数据生成中的应用

在人工智能领域，生成对抗网络（GAN）是一种强大的模型架构。GAN框架由两个相互对抗的网络组成，分别是生成器（G）和判别器（D）。生成器接收噪声Z作为输入，尽力生成虚假样本，而判别器则竭尽全力区分真实数据和虚假数据。一般来说，生成器的目标是生成不被判别器判定为虚假的样本，判别器则要尽可能识别出生成器生成的虚假数据。

GAN在图像生成方面的应用已经非常成熟，而最近，Wasserstein GAN（WGAN）也被考虑用于脑电图（EEG）数据的生成。

CycleGAN是由Zhu等人在2017年提出的，它是一种用于无配对图像到图像转换的流行结构。CycleGAN采用了类似自编码器的结构来解决获取配对图像的问题。它有两个生成器G和P，以及两个判别器Ds和Dt。其目标是使用G将源分布S映射到目标分布T。

CycleGAN具体有两个循环。第一个循环是S -> G(S) -> P(G(S))，其对抗损失定义为：
[
L_{GAN}(G, D_t, S, T) = E_{t \sim p_{data}(t)}[\log D_T(t)] + E_{s \sim p_{data}(s)}[\log(1 - D_T(G(s)))]
]
生成器G的目标是生成G(S)，并使G(S)与目标分布T中的样本相似。而判别器Dt的目标是区分生成器G生成的G(S)和来自域S的控制样本。

另一个循环T -> P(T) -> G(P(T))的对抗损失与上述公式类似。在这个理论中，CycleGAN可以学习映射G和P，分别生成与T和