医疗影像GAN应用合集（搬运）

最新推荐文章于 2025-08-02 16:33:21 发布
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#GAN #医疗影像

本文汇总了GitHub上关于生成对抗网络（GAN）在医学影像领域的应用资源，为研究者提供了丰富的学习和研究材料。
Andrej Karpathy的计算与自动化见解
AI天才研究院
11-06 1153
安德烈·卡帕齐（Andrej Karpathy）是一位知名的人工智能（AI）研究员、计算机科学家和深度学习领域的专家。他出生于1987年，毕业于斯坦福大学，获得了计算机科学博士学位。卡帕齐以其在神经网络和深度学习方面的卓越贡献而闻名，尤其在自然语言处理（NLP）领域取得了显著成就。安德烈·卡帕齐作为一位杰出的计算机科学家和深度学习专家，他在人工智能领域的研究和贡献对整个行业产生了深远影响。接下来，我们将进一步探讨卡帕齐在计算与自动化方面的见解。安德烈·卡帕齐在计算与自动化方面的见解深刻且具有前瞻性。
【热门主题】000035 深度学习模型：探索与应用
宝码香车的博客
11-08 1825
随着技术的不断进步，未来深度学习模型将朝着更加复杂和庞大的方向发展。通过利用更多的数据进行训练，模型能够学习到更丰富的特征和模式，从而提升效能和泛化能力。在结构和参数优化方面，研究人员将不断探索新的算法和技术，以提高模型的效率和准确性。例如，采用自动机器学习（AutoML）技术，可以自动搜索最优的模型结构和超参数，从而节省时间和人力成本。据统计，使用 AutoML 技术可以将模型搜索时间缩短 50% 以上，同时提高模型的性能。
关于GANs在医学图像领域的应用
weixin_40920183的博客
09-30 2117
IntroductionGoodfellow等人引入了生成对抗网络(GANs)来模拟数据分布。GANs能合成真实图像，其原因与两个基本属性有关。GANs是一种无监督的训练方法，可以通过...
GAN在医学图像生成中的应用
juluwangriyue的博客
11-16 6141
GAN在医学图像生成中的应用1、重建2、合成 GAN框架由生成器(G)、鉴别器(D)以及真实数据X的训练数据集组成。G生成器,是一个多层网络参数θG,旨在找到一种映射x = G(z,θG)。通过映射,G生成假数据。另一方面,鉴别器D(x;θD)旨在把假样本和真实数据区分开来。 min⁡Gmax⁡DV(D,G)=Ex∼pdata(x)[log(D(x))]+Ez∼pz(z)[1−log(D(G(z)))](1) \min_{G} \max_{D}V(D,G)=\mathbb{E}_{x\sim p_{dat
基于深度学习的医学图像分析：使用GAN实现医学图像增强
最新发布
qq_74383080的博客
08-02 367
本文介绍了基于生成对抗网络(GAN)的医学图像增强技术。首先阐述了医学图像分析的定义及其在疾病诊断、医学研究和图像预处理中的应用场景。随后详细解析了GAN的架构原理，包括生成器和判别器的对抗训练机制及其在图像质量提升方面的优势。文章提供了完整的代码实现流程，涵盖环境准备、数据集加载、GAN模型定义、训练过程和评估方法。通过公开医学影像数据集的应用示例，展示了如何使用PyTorch框架构建和训练GAN模型来增强医学图像质量。该技术有助于提高医学诊断的准确性，为后续图像分析任务提供更优质的输入数据。
【1】GAN在医学图像上的生成，今如何？
idol24的博客
12-02 3299
最初，GAN在被提出时，是一个无监督（无条件）的生成框架：例如在图像合成中，将随机噪声映射到逼真的目标图像。后来CGAN即条件GAN，输入加入了标签（或者图像特征）等先验信息而不是仅靠噪...
医学图像 | DualGAN与儿科超声心动图分割 | MICCAI
忽逢桃林的博客
03-03 1361
作者：炼丹兄（已授权） 联系方式：微信cyx645016617（欢迎交流共同进步） 论文名称：“Dual Network Generative Adversarial Networks for Pediatric Echocardiography Segmentation” 0 准备工作 0.1 生词 Pediatric 儿童的 Pediatric echocardiography 小儿超声心动图 CHD ： congenital heart disease 先天心脏病 0.2 1 综述..
资源搬运：vqgan-code512.pth，Apr 17, 2023
01-24
VQGAN这类模型通常用于生成高度逼真的图像，它在艺术创作、游戏设计、虚拟现实、医疗影像等领域有着潜在的应用价值。 我们得知该文件可能是一个包含预训练的VQGAN模型的压缩包文件，该模型能够在图像生成领域提供...
计算机视觉在AI人工智能中的前沿应用案例
欢迎来到我的优快云空间！这里聚焦AI大模型应用实战，分享前沿技术、实战案例与开发经验。
05-30 891
计算机视觉作为AI人工智能的重要分支，其应用范围不断拓展，对各个行业产生了深远的影响。本文的目的在于深入探讨计算机视觉在AI中的前沿应用案例，涵盖医疗、交通、安防、工业等多个领域，展示其在实际场景中的创新应用和巨大潜力。通过分析这些案例，我们可以更好地理解计算机视觉技术的发展现状和未来趋势，为相关领域的研究和应用提供参考。本文将首先介绍计算机视觉和AI的核心概念及其联系，包括其原理和架构，并通过Mermaid流程图进行直观展示。
深度学习与机器学习：AI技术在IT领域的10大创新应用
![深度学习与机器学习：AI技术在IT领域的...首先，文章介绍了深度学习和机器学习的基础知识，包括神经网络、激活函数、关键算法如CNN、RNN、GAN、决策树、SVM等，以及它们在实践中的框架应用。接着，探讨了AI技术在医疗
CTGAN：用于生成合成表格数据的条件GAN
02-24
从开源项目 网站： ： 文档： : 仓库： : 执照： 发展状况： 概述 CTGAN是用于单个表数据的基于深度学习的合成数据生成器的集合，这些数据生成器能够从真实数据中学习并生成高保真度的合成克隆。 当前，该库论文实现在提出的CTGAN和TVAE模型。 有关这些型号的更多信息，请查阅相应的用户指南： 。 。 安装 要求 CTGAN已在 3.6、3.7上进行开发和测试 从PyPI安装 推荐的安装CTGAN的方法是使用 ： pip install ctgan 这将从提取并安装最新的稳定版本。 用conda安装 CTGAN也可以使用安装： conda install -c sdv-dev -c pytorch -c conda-forge ctgan 这将从提取并安装最新的稳定版本。 使用范例 :warning_selector: 警告：如果您只是开始使用综合数据，我们建议您使用SDV库，该库提供
利用GAN进行超声图像高质量重建2
08-08
基于此背景，我国高度重视人工智能培养，并制定《新一代人工智能发展规划》国家战略，指出要把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重。2017 年 11 月，科技
8.GAN 和 DCGAN 网络生成图像
05-08
GAN 和 DCGAN 网络生成图像,采用python语言编写程序实现生成网络，并给出网络的具体训练代码
【论文笔记】基于生成对抗网络（GAN）的无监督医学图像配准模型
zuzhiang的博客
03-17 7723
本文是论文 Adversarial Similarity Network for Evaluating Image Alignment in Deep Learning based Registration（基于深度学习的配准中用相似性对抗网络来评估图像的对齐）的阅读笔记。 一、简介 一般的无监督配准模型是需要指定相似性指标，然后通过神经网络来最大化两幅图像之间的相似性，从而达到配准的目的。常用...
【干货】生成对抗网络GANs算法在医学图像领域应用总结
热门推荐
图像算法Imalg的博客
07-29 1万+
Goodfellow等人,介绍了生成对抗网络（GAN）以模拟数据分布。由于与两个基本属性相关的原因，GAN可以合成真实图像。 GAN是一种无监督的训练方法，可以通过类似于人类学习图像特征的方式获取信息。 通过发现潜在的高维数据分布，GAN在特征提取方面具有良好的性能。 本文回顾了医学图像处理应用中提出的基于GAN的结构，包括去噪，重建，分割，检测，分类和图像合成。论文的分布如图1所示。 ...
MedGAN——用GAN对医学成像进行迁移
qq_34869928的博客
05-28 2750
该网络结构的论文是——MedGAN：Medical Image Translation using GANs MedGAN结构如下图所示： 一、 MedGAN由三部分组成： 1. 生成器（Generator）——选用一个CasNet（Fig.2）做生成器，输入为 y（如PET），输出为（如CT）。 2. 判别器（Discriminator）——用于区分真实图像 x 和转化图像，同时...
探索数据世界的魔力：CTGAN - 创造与变换的真实感数据
gitblog_00089的博客
04-25 1162
探索数据世界的魔力：CTGAN - 创造与变换的真实感数据 CTGAN Conditional GAN for generating synthetic tabular data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ct/C...
CT-GAN 开源项目使用手册
gitblog_00394的博客
09-11 861
CT-GAN 开源项目使用手册 欢迎来到 CT-GAN 的使用指南。本手册将帮助您深入了解这个基于条件生成对抗网络（Conditional GAN）的数据合成工具。本文档聚焦于以下几个关键部分，以便您能够快速上手并有效利用此项目。 1. 项目目录结构及介绍 CT-GAN 项目的目录结构通常遵循开源Python项目的常规布局。虽然提供的GitHub链接并不是实际的项目仓库，我将依据常规结构进行假设说...
GAN如何应用到遥感影像
01-21
### GAN在遥感影像处理中的应用场景 #### 土壤健康评估 生成对抗网络（GAN）能够用于土壤健康的高精度评估。通过分析多光谱和超光谱卫星图像，GAN可以从大量历史数据中学习并模拟不同条件下土壤的状态变化模式[^4]。 #### 气象灾害预警 利用GAN的强大建模能力，可以在早期阶段识别可能引发自然灾害的因素。例如，在洪水预报方面，GAN可以根据降雨量、地形地貌等多种因素构建复杂的水文模型，从而更准确地预测洪涝风险区域。 #### 作物病虫害识别 对于农业而言，及时发现植物疾病至关重要。借助于深度卷积生成对抗网路(DCGAN)，可以实现对农作物叶片病变特征的有效提取与分类，帮助农民快速诊断问题所在，并采取相应措施减少损失。 #### 高分辨率影像增强 针对低质量或模糊不清的遥感图片，条件生成对抗网络(cGAN)提供了一种有效的解决方案。cGAN能够在保持原始地理信息不变的前提下显著提升图像清晰度，使得后续的地物解译工作更加容易进行[^2]。 ```python import torch.nn as nn class Generator(nn.Module): def __init__(self, input_channels=3, output_channels=3): super(Generator, self).__init__() # 定义生成器结构 def forward(self, x): pass def train(generator, discriminator, dataloader, criterion, optimizerG, optimizerD, num_epochs=50): for epoch in range(num_epochs): for i, data in enumerate(dataloader, 0): ############################ # (1) 更新 D 网络: maximize log(D(x)) + log(1 - D(G(z))) ########################### ############################ # (2) 更新 G 网络: minimize log(1 - D(G(z))) -> maximize log(D(G(z))) ########################### ``` 此代码片段展示了如何定义一个简单的生成器类以及训练过程框架，具体细节需根据实际需求调整参数设置及优化算法选择。
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