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健康受试者的脑成像数据库规模非常有限，不足以满足基于深度学习的方法固有的学习步骤。获取 MRI 图像需要时间和昂贵的资源，而这些资源不能花在健康的患者身上。因此，模型总是根据呈现各种病理的图像进行训练：胶质母细胞瘤、多发性硬化症病变、阿尔茨海默氏症等。拥有一个能够生成健康患者图像的系统将能够构成学习网络所必需的大量数据，通过向数据中添加特定的时间变化标记来掌握病理学研究，从而创建在医学成像中极为罕见的时间序列。因此，根据文本描述生成医学图像的技术为生成临床质量的图像提供了一种经济高效且非侵入性的替代方法。
合成健康大脑图像的生成提示模型。
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